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Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua, Managua.
UNAN-Managua.
Recinto Universitario ¨Rubén Darío¨
Facultad de Ciencias e Ingenierías.
Monografía de Grado.
“Valoración de parte de los usuarios del servicio de alimentación
que brinda el comedor central de la UNAN-Managua, en el periodo
Julio-Noviembre 2015”.
Presentado por:
Br. Carlos Alberto Dávila Orozco
Br. David Vicente Martínez Salgado.
Br. Manuel de Jesús Robleto Cáceres.
Tutor: Msc. José David García
Asesor Metodológico: Msc. Gerardo Mendoza
5 de diciembre del 2016
ÍNDICE DEDICATORIA ................................................................................................................................. 5
AGRADECIMIENTO ........................................................................................................................ 6
INTRODUCCIÓN .............................................................................................................................. 7
ANTECEDENTES ............................................................................................................................. 9
JUSTIFICACIÓN ............................................................................................................................ 10
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA ......................................................................................... 11
OBJETIVOS ..................................................................................................................................... 12
Objetivo general: ...................................................................................................................... 12
Objetivos específicos: ............................................................................................................... 12
MARCO TEÓRICO .......................................................................................................................... 13
ASPECTOS GENERALES .............................................................................................................. 13
1.1 Reseña Histórica ........................................................................................................... 13
1.2 Comedor Universitario de la UNAN-Managua. .......................................................... 15
1.3 Beneficios: .................................................................................................................... 15
1.4 Definiciones .................................................................................................................. 16
ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA. ......................................................................................... 25
2.1.1 Introducción. ............................................................................................................ 25
2.1.2 Técnica estadística .................................................................................................... 25
2.2.1 Correspondencia Simple (ACS) ............................................................................... 26
2.2.2 Análisis de Correspondencia Múltiple (ACM) ........................................................ 27
2.3.1 Modelo del análisis de Correspondencia ................................................................. 28
2.3.2 Bondad de ajuste al modelo: la tabla de contingencia y la prueba de 𝝌𝟐 .............. 29
2.3.2.1 Frecuencias esperadas pequeñas. ............................................................................ 30
2.3.2.2 Resumen del procedimiento. .................................................................................... 30
2.4 Extracción del espacio factorial ................................................................................... 31
2.5 Proceso de interpretación del gráfico: ......................................................................... 32
2.6 Examen de los puntos: ................................................................................................. 34
ANALISIS DE FIABILIDAD Y ESCALA LIKERT ...................................................................... 35
3.1 Prueba para determinar la fiabilidad del instrumento de medición en el estudio. .... 35
3.2 La escala de Likert: Importancia de su aplicación en cuestionarios: ........................ 36
3.2.1 Tipos de ítem Likert .................................................................................................. 38
3.2.2 Ventajas del ítem Likert ........................................................................................... 38
3.2.3 Inconvenientes del ítem Likert ................................................................................. 38
ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRELACIONES ........................................................................ 39
4.1 ¿Qué es el análisis factorial de correlaciones (AFC)? ................................................ 39
4.2 Tipos de Análisis Factorial: ......................................................................................... 40
4.3 Aplicaciones del AFC. .................................................................................................. 40
4.3.1 Bondad de ajuste de los datos al modelo factorial. ................................................. 41
4.3.2 Extracción de los factores. ....................................................................................... 43
4.3.3 Rotación de factores. ................................................................................................ 45
4.3.4 Interpretación factorial. ........................................................................................... 46
4.3.5 Obtención de las puntuaciones factoriales. ............................................................. 46
ANÁLISIS DE CONGLOMERADO O CLUSTER. ....................................................................... 47
5 ¿Qué es y qué hace el análisis de conglomerados? ......................................................... 47
5.1 Generalidades ............................................................................................................... 47
5.1.1 ¿Dónde se aplica? ..................................................................................................... 48
5.2 Diferencias entre los Clústers jerárquicos y no jerárquicos: ...................................... 49
5.3.1 ¿Cómo medir la similitud? ....................................................................................... 49
5.3.2 ¿Cómo se forman los conglomerados? .................................................................... 50
5.3.3 ¿Cuántos grupos se forman? ................................................................................... 50
2.6.1 Algoritmos: ............................................................................................................... 50
2.6.2 Algoritmos de agrupamiento. ................................................................................... 51
5.5.2 Medida de la distancia. ............................................................................................. 52
5.6.1 Métodos de clasificación no jerárquicos o de k - medias. ....................................... 52
5.6.2 Conglomerados no jerárquicos en SPSS. ................................................................ 53
5.7 Comentarios Finales .................................................................................................... 54
HIPÓTESIS ...................................................................................................................................... 55
DISEÑO METODOLÓGICO .......................................................................................................... 56
6.1 Tipo de Investigación: .................................................................................................. 56
6.2 Población y Muestra: ................................................................................................... 56
6.2.1 Muestra: .................................................................................................................... 57
6.3 Periodo y lugar donde se desarrolla la investigación .................................................. 59
6.4 Métodos e Instrumentos de recolección de datos: ....................................................... 60
6.5 Plan de Tabulación de datos: ....................................................................................... 60
6.6 Operacionalización de las variables: ........................................................................... 62
RESULTADOS Y ANÁLISIS .......................................................................................................... 67
CAPITULO I .................................................................................................................................... 67
1.1 Resultados del análisis descriptivo univariante. .................................................................. 67
1.2 Resultados del análisis descriptivo bivariante. .................................................................... 86
CAPITULO II ................................................................................................................................... 88
2 Describir las características sociodemográficas del personal administrativo y becados
internos para determinar si existe una relación entre su procedencia y sus hábitos
alimenticios. .............................................................................................................................. 88
CAPITULO III ............................................................................................................................... 106
3 Identificar los factores que influyen en la calidad del servicio para la satisfacción de
los becados internos y personal administrativo. .................................................................... 106
CAPITULO IV ................................................................................................................................ 119
4 Crear un indicador que valore la satisfacción del personal administrativo y becados
internos a través de los factores en estudio. .......................................................................... 119
DISCUCIÓN DE LOS RESULTADOS ......................................................................................... 130
CONCLUSIONES .......................................................................................................................... 134
RECOMENDACIONES ................................................................................................................ 136
BIBLIOGRAFIA ............................................................................................................................ 137
ANEXOS ......................................................................................................................................... 139
5
DEDICATORIA
A nuestros padres: Carolina Salgado, Gladys Cáceres, Manuel Robleto y Martha Orozco;
quienes nos dieron vida, educación, apoyo y consejos todo el tiempo.
A nuestros maestros, quienes nunca desistieron al enseñarnos, aun sin importar que muchas
veces les hacíamos el trabajo difícil.
Para todo ellos es esta dedicatoria de tesis, pues es a ellos, a quienes les debemos por su
apoyo incondicional.
6
AGRADECIMIENTO
A Dios, por darnos la oportunidad y las fuerzas de superación para concluir una más de
nuestras metas, y así sobrepasar una más, de las etapas en nuestra vida.
A nuestros padres: Carolina Salgado, Gladys Cáceres López, Manuel Robleto y Marta
Orozco; por su apoyo y consejos todo el tiempo.
A la Universidad, nuestra alma mater; a los profesores del Departamento de Matemática y
Estadística por responder todas nuestras interrogantes en el proceso de elaboración de este
trabajo, y al Departamento de Becas de la UNAN-Managua.
A nuestro Tutor: Msc. José David García y a nuestro Asesor Metodológico: Msc. Gerardo
Mendoza.
A nuestros familiares, novias, amigos, compañeros y a todos los que nos apoyaron para
escribir y concluir esta tesis.
Agradecemos a todos ellos por su apoyo incondicional.
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INTRODUCCIÓN
La presente investigación hace referencia a la valoración del servicio de alimentación que
brinda el Comedor Central del R.U.R.D de la UNAN-Managua, esto mediante el
conocimiento de las opiniones y percepciones que tiene esta población objeto en estudio, a
través de una encuesta realizada sobre la calidad de este servicio. Este estudio diagnóstico,
se hizo de manera integral al abarcar el cumplimiento de las normas de calidad, las medidas
higiénicas en las instalaciones del comedor, la atención que se debe ofrecer a los comensales,
así como la satisfacción de los mismos; con el objetivo de desarrollar un plan de
mejoramiento que ayude en la satisfacción de la atención en el servicio que le brindan a los
estudiantes y personal administrativo de esta alma mater.
Para esta problemática se consideró necesario realizar un estudio sobre las condiciones
básicas en que los usuarios reciben el servicio de alimentación evaluando características
esenciales que influyen en la satisfacción como son la infraestructura, inmobiliario, atención
por parte del personal e higiene del lugar en general.
En un primer momento se consultó bibliografía existente u otros estudios que abarcan esta
problemática, a fin de poder determinar cómo ha evolucionado; posteriormente se
describieron las características socio-demográficas del personal administrativo y de los
becados internos, con la finalidad de determinar si los hábitos alimenticios de las diferentes
regiones del país influye en la percepción de la calidad del servicio de alimentación que
tienen los usuarios.
El Análisis de Correspondencia Múltiple, es una de las principales herramientas aplicadas,
por la cual se encontró relaciones entre modalidades de variables cualitativas, y así detecto
que hay dependencia entre la Región y los hábitos alimenticios.
Otra de las herramientas estadísticas utilizadas en el estudio es el Análisis Factorial de
Correlaciones aplicado en un grupo de variables las cuales tienen una escala de medición
Likert, esta nos permite medir actitudes y conocer el grado de conformidad del encuestado
con cualquier afirmación propuesta.
8
Esta herramienta multivariante es de gran importancia en el estudio, ya que brindó un
conjunto de nuevos factores, partiendo de un número mayor de variables analizadas pudiendo
así determinando los factores que influyen en la valoración de los usuarios.
Así mismo la aplicación de una herramienta de clasificación no jerárquica, contribuyó a crear
indicadores de satisfacción por cada uno de los factores formados por el AFC y resaltando
por cada grupo dos conglomerados a los cuales según la puntuación se determina como
satisfecho o insatisfecho.
Se realizó este estudio para hacer mención de algunas causas que permitirán que el comedor
se tome la tarea de aplicar estrategias para el servicio de calidad que satisfagan en mayor
medida las necesidades y expectativas de los estudiantes y el personal administrativo; Este
mejoramiento se pudiese enfocar en: las diversidades culturales de los usuarios, la variedad
de hábitos y costumbres. Teniendo en cuenta un incremento de las exigencias de los
consumidores por ende en la calidad del servicio y mejoramiento en los factores claves para
hacer frente a los requerimientos que influyen en la valoración del servicio en los nuevos
tiempos.
.
9
ANTECEDENTES
El presente estudio es de gran importancia para el desarrollo humano en la implementación
de nuevas técnicas y medidas de higiene, a como se resaltan en estudios anteriormente
realizados en diversas universidades que brindan servicio de alimentación a través de
comedores. Uno de estos centros de educación superior es la Universidad Nacional Mayor
de San Marcos – UNMSM de Lima, Perú donde se realizó un estudio enfocado a la calidad
de servicio a través de la metodología cualitativa matriz FODA (Fortaleza, Oportunidades,
Debilidades, Amenazas)1 (Corrales Prada, 2010) , así como también en la Universidad
Nacional de Trujillo se realizó una monografía referente a la calidad del servicio del comedor
de esa alma mater en abril del 2010 (Elar J., 2010)
De carácter nacional en la Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua, UNAN-LEÓN, la
dirección de análisis institucional y evaluación (DAIE) desarrolló un estudio descriptivo y
trasversal de satisfacción de los estudiantes con los servicios del internando y comedor
universitario de la UNAN – LEÓN, realizado en el año 2008.2 (Saldaña Poveda & Solís
Álvarez , 2008).
1 (Corrales Prada, 2010) Para obtener más información sobre esta referencia visitar: http://elderlopez.blogspot.com/2011/07/analisis-foda.html 2 (Saldaña Poveda & Solís Álvarez , 2008) Para obtener más información sobre esta referencia visitar: http://www.unanleon.edu.ni/descargas/dipei/estudio_satisfaccion_internado_comedor.pdf
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JUSTIFICACIÓN
El comedor central de la UNAN-Managua se fundó en 1980, fue creado para atender a la
población de estudiantes universitarios. Desde entonces ha surgido la necesidad de elaborar
un plan estratégico de mejoramiento continuo de los servicios que brinda el comedor. Es
necesario destacar cual es el nivel de satisfacción de los usuarios acerca del servicio del
comedor central.
Este estudio tiene por finalidad de contribuir al desarrollo social de los usuarios del comedor.
Se creó indicadores de satisfacción que muestre de manera real las necesidades que afronta
el comedor.
El administrador de la organización de servicio puede utilizar este modelo para crear y
perfeccionar sus servicios, de tal modo que pueda tener en cuenta los resultados como base
para la planificación y mejoramiento en aquellos puntos estratégicos en donde resultan tener
más déficit en calidad
11
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
El R.U.R.D de la UNAN-Managua consta de dos comedores, los cuales son la Micro-empresa
y el comedor Central, estos son visitados por la comunidad estudiantil y además por el
personal administrativo. La mayoría de los estudiantes visitan el comedor Central, dentro de
esta diversidad, el estudiante interno es el que más utiliza este servicio tanto como en el
desayuno, almuerzo y cena.
Hoy en día no se conoce la percepción de los usuarios en relación al servicio que se les está
brindando, aunque se cuenta con una nutricionista que vela por el buen funcionamiento del
comedor, esta no cuenta con un control que le ayude a planificar el número de personas no
becadas y que usan bonos de alimentación, que se alimentan en un día específico. Esto es
uno de los problemas más importantes a resolver en este estudio, ya que esto afecta
directamente en la calidad del servicio; por lo cual se pretende dar alternativas para una mejor
planificación de la gerencia del comedor.
Las interrogantes que se plantean son las siguientes:
¿Cuál es la satisfacción de los estudiantes becados internos y el personal administrativo en el
servicio y calidad de la comida que brinda el comedor central de la UNAN-Managua en el
periodo Julio-Noviembre 2015?
1. ¿Cuáles son las características sociodemográficas de los estudiantes becados internos
y el personal administrativo?
2. ¿Cuáles son los factores que influyen en el servicio para la satisfacción de los
estudiantes y el personal administrativo?
3. ¿Existe un indicador que valore la satisfacción de los estudiantes y personal
administrativo?
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OBJETIVOS
Objetivo general:
Valorar el servicio que brinda el comedor central de la UNAN-Managua en el periodo
Julio-Noviembre 2015.
Objetivos específicos:
1. Describir las características sociodemográficas del personal administrativo y becados
internos para determinar si existe una relación entre su procedencia y sus hábitos
alimenticios.
2. Identificar los factores que influyen en la calidad del servicio para la satisfacción de
los becados internos y personal administrativo.
3. Crear un indicador que valore la satisfacción del personal administrativo y becados
internos, por medio de los factores en estudio.
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
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MARCO TEÓRICO
ASPECTOS GENERALES
1.1 Reseña Histórica
El Recinto Universitario Rubén Darío se fundó 1969 como una sub-sede de la UNAN-León,
tenía carácter Nacional pero su rectoría se encontraba en León. Concentraba tres facultades
de ciencia económicas, ciencias y letras y la facultad de humanidades y educación.
En 1979 se comenzó con ayuda de auditoria extranjera a ver las necesidades integrales del
desarrollo universitario. La realidad de los estudiantes en ese tiempo era que no existía ningún
comedor universitario o ningún centro de abastecimiento. La situación del estudiante era muy
difícil en cuanto a la alimentación, con el único recurso que se contaban era un pequeño
comedor de comidas rápidas (tacos, enchiladas, etc.) de carácter privado, que funcionaba
donde hoy en día es el pabellón 5.
Donde es el preescolar Arlen Siu existían 8 casitas de madera que aún se pueden ver, esas
casas se construyeron para estudiantes de las regiones y se priorizaban estudiantes de la
carrera de ingeniería y arquitectura ya que en ese momento la carrera medicina no existía.
Existían ciertos requisitos para el alojamiento de los estudiantes, como lo eran: La prole
numerosa, que viviera lejos de Managua y la situación económica social. Estas fueron las
bases para el programa de becas que hoy en día se conoce; todo esto se dio previo al triunfo
de la revolución. A raíz del triunfo lo primero que se pensó fue hacer los planes y programas
de desarrollo; y lo primero que se pensó fue el plan de becas como orden del gobierno central;
es por eso que se creó el comedor central. En 1980 comenzó el programa de beca, el Consejo
Nacional de Universidad tenía como misión la programación presupuestaria para todas las
universidades públicas. El comándate guerrillero Omar Cabezas fue el puente entre el
gobierno y las autoridades de la universidad ya que él había sido dirigente en la universidad.
En Marzo de 1982 después de tanto esfuerzo con ayuda de un grupo de cubanos se inauguró
el comedor y el primer segmento de estudiantes que se atendió fue la facultad preparatoria al
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
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igual que algunos de los trabajadores administrativos y docentes por gestión del sindicato de
trabajadores.
Se calcula que el primer año se atendieron alrededor de 400 persona entre estudiantes y
trabajadores. Los utensilios se compraron en el extranjero lo que significó para los usuarios
del comedor algo muy bueno, ya que como se estaba saliendo de la guerra para ellos era
algo muy satisfactorio; relata el señor Morales.
La atención en ese entonces era muy buena porque la mentalidad de los trabajadores era
práctica y revolucionaria, se esmeraban por brindar un buen servicio. Cabe destacar que la
junta de gobierno de ese entonces, delegó de forma paralela a Sergio Ramírez Mercado que
era miembro de esta junta para que entregara las casas de la colonia Miguel Bonilla a la
universidad, para que sirvieran del albergue para los estudiante del programa de becas,
aunque no todas las casas fueron cedidas ya que no había mucha demanda de estudiantes
internos.
Antes de ser elegida Doña Violeta Barrios en 1990, el ministro de hacienda fue Humberto
Ortega y en su desesperación por el cambio de estructura mandó una comisión a ocupar las
casas que no estaban en uso por el programa de becas, por todas aquellas personas que fueron
excombatientes. Luego el presupuesto de redujo, y desde el año 1990 hasta el 2000 se luchó
mucho por el presupuesto hasta llegar a lo que hoy conocemos como departamento de becas.3
3 Según Lic. José Evenor Morales Velásquez, Asistente Administrativo del Departamento de
Becas, con 41 años de trabajar en la UNAN.
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
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1.2 Comedor Universitario de la UNAN-Managua.
Los comedores universitarios pueden convertirse en un factor de cambio de alto impacto en
las prácticas y hábitos en torno a la alimentación, haciendo de esta un proceso amplio que
genere beneficios para todos los involucrados.
La comida que se sirve en comedores universitarios tiene fama de paupérrima, de tener una
calidad que va de lo poco agradable a lo pésimo, esto a pesar de que tienen potencial
suficiente para convertirse en un factor de cambio, un lugar donde los hábitos y las prácticas
en torno a la alimentación se transformen para bien tanto del individuo como de la comunidad
a la que este pertenece.
Local, justo, sustentable y humano son los requisitos que necesita un comedor universitario
como fondos indispensables para los insumos que se convertirán en el menú de los
comensales.
1.3 Beneficios:
Para los estudiantes universitarios y los trabajadores administrativos que hacen uso del
servicio de alimentación; los beneficios que se obtienen al lograr una mejor satisfacción son:
Para los estudiantes universitarios el servicio del comedor es una acción prioritaria
para aliviar uno de los principales gastos como es la alimentación.
Velar por una adecuada atención nutricional a los estudiantes internos y provenientes
de hogares urbanos y rurales ubicados fuera del municipio de Managua.
Excelente subsidio para el personal administrativo, siendo en gran ayuda para el
bolsillo de los trabajadores.
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
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1.4 Definiciones
Una vez definido el planteamiento del problema y precisado el objetivo general y los
objetivos específicos que determinan los fines de la investigación, es necesario establecer los
aspectos teóricos que sustentaron la finalidad del estudio.
Definición de servicio
Ángelo & Vladimir (1998) definen al servicio como “la ejecución de un acto que satisface
las necesidades de los clientes”. Por su parte Fitzsimmons & Fitzsimmons (2004) lo expresan
como “una experiencia perecedera e intangible, ejecutada para un cliente que toma el rol de
co-productor”.
Gronroos (1990) lo define de una manera más flexible al decir que “es una actividad o serie
de actividades de una naturaleza más o menos intangible que normalmente, pero no
necesariamente, se llevan a cabo en las interacciones entre el cliente y el empleado (servidor)
y/o recursos físicos (bienes) y/o sistemas del proveedor, que se ofrecen como solución a los
problemas del consumidor”.
Para Richard L. Sandhusen (2002), "los servicios son actividades, beneficios o satisfacciones
que se ofrecen en renta o a la venta, y que son esencialmente intangibles y no dan como
resultado la propiedad de algo".
En conclusión, un servicio puede definirse como la interacción entre un cliente y una
organización, proveedora la cual se encarga de suministrarle bienes tangibles o prestaciones
intangibles con el fin de satisfacer una necesidad. (Hidalgo, 2012)
Características de los servicios:
1) Intangibilidad
Esta característica se refiere a que los servicios no se pueden ver, degustar, tocar, escuchar u
oler antes de comprarse, por tanto, tampoco pueden ser almacenados, ni colocados en la
vitrina de una tienda para ser adquiridos y llevados por el comprador (como sucede con los
bienes o productos físicos).
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
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Por ello, esta característica de los servicios es la que genera mayor incertidumbre en los
compradores; ya que no pueden determinar con anticipación y exactitud el grado de
satisfacción que tendrán luego de rentar o adquirir un determinado servicio. Por ese motivo,
según Philip Kotler (2002), a fin de reducir su incertidumbre, los compradores buscan incidir
en la calidad del servicio. (Thompson, 2006)
2) Inseparabilidad:
Esta característica fue proclamada por los autores Lamb Charles, Hair Joseph y McDaniel
Carl (2002) quienes mencionan que los bienes se producen, se venden y luego se consumen.
En cambio, los servicios con frecuencia se producen, venden y consumen al mismo tiempo,
en otras palabras, su producción y consumo son actividades inseparables. Por ejemplo, si una
persona necesita o quiere un corte de cabello, debe estar ante un peluquero o estilista para
que lo realice.
3) Heterogeneidad:
Para Stanton William, Etzel Michael y Walker Bruce (2004), la heterogeneidad o
variabilidad, significa que los servicios tienden a estar menos estandarizados o uniformados
que los bienes. Es decir, que cada servicio depende de quién los presta, cuando y donde,
debido al factor humano; el cual, participa en la producción y entrega. Por ejemplo, cada
servicio que presta un peluquero puede variar incluso en un mismo día porque su desempeño
depende de ciertos factores, como su salud física, estado de ánimo, el grado de simpatía que
tenga hacia el cliente o el grado de cansancio que sienta a determinadas horas del día.
4) Carácter Perecedero:
Dada por autores Lamb Charles, Hair Joseph y McDaniel Carl (2002) .Se refiere a que los
servicios no se pueden conservar, almacenar o guardar en inventario. Por ejemplo, los
minutos u horas en las que un dentista no tiene pacientes, no se puede almacenar para
emplearlos en otro momento, sencillamente se pierden para siempre.
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Clasificación de los servicios.
1) Publicidad; gestión de negocios comerciales; administración comercial; trabajos de
oficina.
2) Seguros; negocios financieros; negocios monetarios; negocios inmobiliarios.
3) Construcción; reparación; servicios de instalación.
4) Telecomunicaciones.
5) Transporte; embalaje y almacenaje de mercancías; organización de viajes.
6) Tratamiento de materiales.
7) Educación; formación; esparcimiento; actividades deportivas y culturales.
8) Servicios científicos y tecnológicos así como servicios de investigación y diseño
relativos a ellos; servicios de análisis y de investigación industrial; diseño y desarrollo
de ordenadores y software.
9) Servicios de restauración (alimentación); hospedaje temporal.
10) Servicios médicos, servicios veterinarios, cuidados de higiene y de belleza para
personas o animales, servicios de agricultura, horticultura y silvicultura.
11) Servicios jurídicos, servicios de seguridad para la protección de bienes y de personas,
servicios personales y sociales prestados por terceros destinados a satisfacer
necesidades individuales. (Hidalgo, 2012)
Servicio Gratuito:
En Derecho, con la expresión «a título gratuito» o «a título lucrativo» se hace referencia a
aquellos negocios jurídicos en los que el beneficio de una de las partes no está acompañado
de ningún sacrificio que sea su contrapartida, es decir, una persona recibe algo pero no tiene
que dar o hacer nada a cambio. Se contrapone a «título oneroso». Generalmente se le otorga
un derecho o servicio gratuito a una persona con bajos recursos. Luis (2005).
Calidad de Servicio:
En la actualidad existe una cierta unanimidad en que el atributo que contribuye,
fundamentalmente, a determinar la posición del comedor en el largo plazo es la opinión de
los estudiantes y personal administrativos sobre el producto o servicio que reciben. Resulta
obvio que, para que los clientes (los estudiantes y personal administrativos) se formen una
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
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opinión positiva, la empresa debe de satisfacer sobradamente todas sus necesidades y
expectativas.
Para entender el concepto de calidad de servicio se deben de conocer primero los conceptos
de calidad, servicio y cliente por separado.
Calidad:
Se define como la totalidad de funciones, características o comportamientos de un bien o
servicio. Por tanto, la clasificación se hace con carácter integral, es decir, evaluando todas
las características, funciones o comportamientos.
Cliente:
Un cliente, desde el punto de vista de la economía, es una persona que utiliza o adquiere,
de manera frecuente u ocasional, los servicios o productos que pone a su disposición un
profesional, un comercio o una empresa. La palabra, como tal, proviene del latín cliens,
clientis.
Servicio al cliente:
El servicio al cliente o servicio de atención al cliente, es el que ofrece una empresa para
relacionarse con sus clientes. Es un conjunto de actividades interrelacionadas que tienen
como fin, que el cliente obtenga el producto en el momento y lugar adecuado y se asegure de
un uso. Puede ocurrir en el propio local comercial, o puede llevarse a cabo por teléfono o
internet. El servicio al cliente suele ser gratuito y busca total satisfacción en los clientes.
Diferencia entre calidad del producto y calidad del servicio:
Se dice que un producto de calidad es aquel que cumple las especificaciones con las que fue
diseñado, si compramos una batería de auto; y el vendedor afirma que va a durar un año y
que no va a recalentar; dicho instrumento será de calidad si en verdad cumple con tales
promesas. En consecuencia, a mayor estandarización en la fabricación del producto será
mejor la calidad ya que su proceso productivo será constante y la probabilidad de encontrar
altibajos que impidan cumplir con los requerimientos es escasa.
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
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En el caso del servicio no se pueden estandarizar las expectativas del cliente, debido a que
cada cliente es distinto y sus necesidades de servicio también lo son, aunque en apariencia
todos requieren el mismo servicio. Es por esta supuesta subjetividad del servicio que no se
pueden dictar recetas o procedimientos inflexibles para mantener satisfechos a los clientes.
Otra diferencia es que cuando se habla de calidad del servicio, ésta no puede ser verificada a
través de un departamento de control de calidad; pues la mayoría de veces el cliente sólo
tiene oportunidad de evaluar el servicio hasta que éste ya se está desarrollando, un plan de
supervisión para mejorar la calidad en el servicio sólo ocasionaría lentitud de respuesta con
el cliente. Finalmente, hay que resaltar que la calidad en el servicio no es una estrategia
aplicable únicamente en las empresas del sector servicios. Las empresas manufactureras y
comerciales desarrollan una buena cantidad de actividades de servicio, como por ejemplo a
través de asesoría con representantes de ventas, departamentos de reclamos e incluso asesoría
técnica. (Muñoz & Huete., 2014)
Producción y consumo simultáneos:
Casi todos los servicios primero se venden y luego se producen y consumen
simultáneamente. Como por ejemplo los servicios de un restaurante no pueden entregarse
sino hasta después de haberse vendido y la experiencia de degustarlos en esencia se produce
y consume al mismo tiempo. Esto significa que frecuentemente los clientes interactúan unos
con otros durante el proceso de producción del servicio y en consecuencia, influyen en las
experiencias de los otros.
Clientes y sus expectativas del servicio:
Las expectativas del cliente son creencias relacionadas con la presentación del servicio, que
funcione con estándares o puntos de referencias contra los cuales se juzga su desempeño.
El conocimiento de las expectativas del cliente constituyen el primer paso, y probablemente
el más importante para alcanzar el servicio de calidad.
Marco Teórico Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
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Servicios esperados.
Dos niveles de expectativas:
Uno de los descubrimientos de este medio de estudio radica en que los clientes sostienen
varios y distintos tipos de expectativas de servicios. El primero puede denominarse servicio
deseado y definiremos como el nivel de servicio que el cliente espera recibir - el nivel de
desempeño que se ¨podría desear¨ - . El servicio deseado es una combinación de lo que el
cliente considera que ¨puede ser¨ con lo que considera que ¨debe ser¨.
En general, los clientes esperan alcanzar sus deseos de servicio pero reconocer que no es
siempre posible lograrlo. En consecuencia, sostienen otras expectativas de un nivel más bajo
que representa el umbral de servicio aceptable. A esta expectativa más baja se le denomina
servicio adecuado, o sea, el nivel de servicio que el cliente puede aceptar. El servicio
adecuado representa la expectativa mínima tolerable¨ es decir, el nivel inferior de desempeño
aceptable por el consumidor y refleja el nivel de servicio que los clientes creen que van a
obtener de acuerdo con su experiencia en los servicios.
Los clientes evalúan el desempeño del servicio con base en dos estándares: lo que desean y
lo que consideran aceptable.
Zona de tolerancia:
Como se discutió anteriormente, los servicios son heterogéneos en el sentido de que su
ejecución puede variar entre los proveedores, entre los empleados de un mismo proveedor e,
incluso, entre un mismo empleado de servicio. Al grado en el que los clientes reconocen y
desean aceptar esta variación, se le denomina Zona de tolerancia, la cual se muestra en la
siguiente figura.
Servicio deseado
Zona de tolerancia
Servicio adecuado
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Cuando el servicio se ubica debajo del área del servicio adecuado (el nivel mínimo
considerado aceptable) los clientes sienten frustración y su satisfacción con la empresa queda
mínima. Cuando el desempeño del servicio se encuentra fuera de la zona de tolerancia, en la
parte superior (donde el desempeño supera el nivel de servicio deseado) los clientes se
sentirán muy complacido y, quizá, también bastante sorprendido. A la zona de tolerancia se
le puede considerar como el intervalo dentro del cual los clientes no advierten
particularmente el desempeño del servicio. Solo cuando el desempeño del servicio cae fuera
del intervalo (ya sea muy bajo o muy alto) llama la atención del cliente, de manera positiva
o negativa.
Las expectativas del cliente en relación con el servicio se representan por medio de un rango
de niveles cuyos límites son el servicio deseado y el servicio adecuado, en lugar de
representarse por un solo nivel. Esa zona de tolerancia que representa la diferencia que existe
entre el servicio deseado y el nivel de servicio que se considera adecuado puede expandirse
y contraerse en un mismo cliente.
El cliente tiene diferentes zonas de tolerancia otro aspecto de la variabilidad del nivel
razonable de los servicio se relacionan con el hecho de que los distintos clientes tiene zona
de tolerancia diferente. La zona de tolerancia de algunos clientes es angosta, por lo que
requiere un intervalo de servicio más riguroso de parte de los proveedores, mientras que otros
clientes permiten un intervalo de servicio más amplio.
Factores que influyen las expectativas del cliente en relación con el servicio.
Las expectativas del servicio se forman por muchos factores incontrolables; desde las
experiencias que el cliente vive con otras compañías hasta el efecto de su publicidad sobre el
estado psicológico de los clientes en el momento de la prestación del servicio. En términos
estrictos, lo que los clientes esperan es tan diverso como su educación, sus valores y sus
experiencias.
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Necesidades personales.
Algunos clientes son más demandantes que otros y muestran más sensibilidad y expectativas
más altas del servicio. Los intensificadores permanentes del servicio son, factores
individuales y estables que exaltan la sensibilidad del cliente ante el servicio. Entre los
factores, uno de los más importantes puede denominarse expectativas derivadas del servicio,
que se presenta cuando las expectativas del cliente son dirigidas por otras personas o grupos
de personas.
Las expectativas de los clientes respeto a los proveedores de servicio, se intensifican en la
medida en que poseen filosofía personal sobre la presentación de los servicios. La filosofía
personal del servicio y las expectativas derivadas del servicio, aumentan el nivel del servicio
deseado.
Fuentes de expectativas del servicio adecuado.
El servicio adecuado, es decir, el nivel de servicio que los clientes consideran aceptable, es
afectado por otros determinantes distintos. En esta sección se explican los cinco factores que
se mostraran en la siguiente figura, que influyen en el servicio adecuado: 1) intensificador
transitorio del servicio, 2) percepción de las alternativas de servicio, 3) autopercepción del
papel del cliente en el servicio, 4) factor situacional, 5) servicio predecible.
• Intensificador transitorio del servicio: Son los factores individuales temporales y
usualmente de corto plazo que provocan que el cliente sea más consiente de la
necesidad del servicio. Son situaciones de emergencia personal en las que urge la
necesidad del servicio
• Percepción de las alternativas de servicio: Son los otros proveedores de los cuales
el cliente puede obtener el servicio. Si los clientes pueden elegir entre múltiples
proveedores para un mismo servicio.
• Autopercepción del papel del cliente en el servicio: Este aspecto se define como las
percepciones de los clientes acerca del grado de influencia que ejerce sobre el nivel
de servicio que reciben. En otras palabras, las expectativas del cliente se modelan, en
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cierta medida, por el grado de desempeño de su papel en la prestación del servicio
que creen tener.
• Factor situacional: Definido como las condiciones en las que se presenta el servicio
y que el cliente observa que van más allá del control del proveedor del servicio.
• Servicio predicho: El nivel de servicio que los clientes creen que probablemente
recibirán. Este tipo de expectativa de servicio se puede observar como las
proyecciones que realizan los clientes acerca de lo que puede suceder durante una
transacción o intercambio inminente.
La conclusión a la que se debe llegar consiste en que resulta muy difícil sorprender y
agradar a los clientes continuamente por el simple hecho de que se entregue un
servicio confiable. Prácticamente en cualquier servicio, el desarrollo de las relaciones
con el cliente es uno de los enfoques que permiten superar las expectativas de
servicio.4
4 (Lovelock & Wirtz) Marketing de Servicios
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ANÁLISIS DE CORRESPONDENCIA. 2.1.1 Introducción.
El análisis multivariante es la rama de la estadística que estudia las relaciones entre conjuntos
de variables dependientes y los individuos para los cuales se han medido dichas variables. El
análisis de correspondencia es una de las técnicas más recientes del análisis multivariante
fue propuesto en los años 60' por el físico-matemático francés J. P. Benzécri de la
Universidad de París, con el fin de definir, describir e interpretar el análisis a través de un
gráfico geométrico.5
2.1.2 Técnica estadística
Antes de hablar un poco de la técnica estadística que aplicaremos en esta investigación se
contestó una gran interrogante que al leer este documento todos posiblemente se preguntaran
¿Por qué esta técnica y no otra?
Sencillamente uno de los objetivos de esta investigación es conocer las características
sociodemográficas de los usuarios del comedor para determinar si existe una relación entre
sus hábitos alimenticios y su lugar de procedencia. Esta técnica es la más adecuada para
responder las inquietudes anteriormente plateada como prioridad en el estudio.
Por lo tanto, esta técnica es la que se utilizara para tratar de entresacar las relaciones entre
múltiples modalidades de variables dependientes a través de la reducción de la dimensión
con el fin de formar índices de asociación. Es una metodología Estadística que es utilizada
para analizar datos multivariados presentados en una tabla de contingencia donde los
elementos filas representadas por las m condiciones y los elementos columnas representadas
por las n condiciones son todas ellas similares.
5 (2001, Agosto 2008)
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2.2.1 Correspondencia Simple (ACS)
Es una técnica descriptiva o exploratoria cuyo objetivo es resumir una gran cantidad de datos
en un número reducido de dimensiones, con la menor pérdida de información posible. En
esta línea, su objetivo es similar al de los métodos factoriales, salvo que en el caso del análisis
de correspondencias el método se aplica sobre variables categóricas u ordinales.
El análisis de correspondencias simples se utiliza a menudo en la representación de datos
que se pueden presentar en forma de tablas de contingencia de dos variables nominales u
ordinales. Otras utilizaciones implican el tratamiento de tablas de proximidad o distancia
entre elementos, y tablas de preferencias.
Si se trata de una tabla de contingencia de dos variables cualitativas, una variable cuyas
condiciones aparecen en filas y la otra variable cuyas condiciones son representadas en
columnas, el análisis de correspondencias consiste en resumir la información presente en las
filas y columnas de manera que pueda proyectarse sobre un sub-espacio reducido, y
representarse simultáneamente los puntos fila y los puntos columna, pudiéndose obtener
conclusiones sobre relaciones entre las dos variables nominales u ordinales de origen.6
Anteriormente se dio a conocer la esencia de este análisis diciendo que este mismo se aplica
al análisis de tablas de contingencia y construye un diagrama cartesiano basado en la
asociación entre las variables analizadas. En dicho gráfico se representaran conjuntamente
las distintas modalidades de la tabla de contingencia, de forma que la proximidad entre los
puntos representados está relacionada con el nivel de asociación entre dichas modalidades.
Dicho de otro modo su finalidad es poner de manifiesto gráficamente las relaciones de
dependencia existentes entre las diversas modalidades de dos o más variables categóricas a
partir de la información proporcionada por sus tablas de frecuencias cruzadas. Para ello
asocia a cada modalidad un punto en el espacio R. de forma que, cuanto más alejado del
origen de coordenadas está el punto asociado a una modalidad de una variable, más diferente
6 (Fernandez, UAM-2011)
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es su perfil condicional del perfil marginal correspondiente a las otras variables; además, los
puntos correspondientes a dos modalidades diferentes de una misma variable estarán más
cercanos cuanto más se parezcan sus perfiles condicionales y, finalmente, dichos puntos
tenderán a estar más cerca (respuestas más lejos) de aquéllas modalidades con las que tienen
una mayor afinidad, es decir, aquéllas en los que las frecuencias observadas de la celda
correspondiente tiende a ser mayor (respuestas menor) que la esperada bajo la hipótesis de
independencia de las variables correspondientes.
Podría decirse que es una técnica complementaria al test de independencia de la χ2 de Pearson
y al estudio de los perfiles y residuos de dicho test y puede ser muy útil para interpretar los
resultados obtenidos por dicho test.7
2.2.2 Análisis de Correspondencia Múltiple (ACM)
El análisis de correspondencia múltiple es otra técnica factorial. Las respuestas son
almacenadas en grandes tablas de datos, que pueden ser de dos tipos:
2.1 Tabla Disyuntiva Completa: en sus filas se hallan los individuos y en sus columnas
las modalidades de las variables en estudio. Al ser las categorías exhaustivas y
mutuamente excluyentes, por cada variable el individuo k tomará solamente un valor,
con lo cual cada entrada se define del siguiente modo:
𝑍𝑖𝑘 = {1 𝑠𝑖 𝑒𝑙 𝑖𝑛𝑑𝑖𝑣𝑖𝑑𝑢𝑜 𝑖 𝑝𝑜𝑠𝑒𝑒 𝑙𝑎 𝑚𝑜𝑑𝑎𝑙𝑖𝑑𝑎𝑑 𝑘0 𝑒𝑛 𝑜𝑡𝑟𝑜 𝑐𝑎𝑠𝑜
2.2 Tabla de Burt: esta matriz entrelaza las modalidades del total de variables del estudio.
Es una yuxtaposición de todas las posibles tablas de contingencia que se pueden
formar cruzando las diferentes variables 2 a 2. Siendo Z la TDC, se cumple la
siguiente relación:
B = Z’Z
7 (Br. Rios Fonseca, Br. Rojas Rojas, & Rugama Rosales, Diciembre 2015)
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Cabe destacar que los análisis realizados a partir de cada una de ellas son equivalentes. Para
la puesta en práctica del ACM intervienen tres objetos: los individuos, las variables y las
modalidades.
Individuos: uno de los objetivos del ACM es lograr la caracterización de los individuos a
través de la siguiente noción de similitud: dos individuos serán próximos entre sí cuantas más
modalidades compartan.
Variables: existen dos posibles puntos de vista al respecto: estudiar de forma directa la
relación entre variables, o sintetizar todas las variables en un pequeño grupo, combinación
lineal.8
2.3.1 Modelo del análisis de Correspondencia
Para comprender el vínculo entre el AC y el biplot, tenemos que introducir una fórmula
matemática que exprese los datos originales 𝑛𝑖𝑗 en términos de las masas de las filas, las
masas de las columnas y las coordenadas. Una versión de esta fórmula, que llamamos
formula de reconstrucción es:
𝑝𝑖𝑗 = 𝑟𝑖𝑐𝑗 (1 + ∑ √𝜆𝑘𝜙𝑖𝑘𝛾𝑗𝑘
𝑘
𝑘=1
)
Donde
𝑝𝑖𝑗 son las proporciones relativas 𝑛𝑖𝑗/𝑛 , siendo n la suma total ∑ ∑ 𝑛𝑖𝑗𝑗𝑖
𝑟𝑖𝑦 𝑐𝑗son las masas de las filas y de las columnas, respectivamente
𝜆𝑘 es la 𝑘 − é𝑠𝑖𝑚𝑎 inercia principal
𝜙𝑖𝑘 𝑦 𝛾𝑗𝑘 son las coordenadas estándares de las filas y las columnas, respectivamente,
En el sumatorio de la ecuación anterior, el número de sumandos es igual a k, la dimensión de
la matriz de datos, que vimos que era igual al menor del número de filas menos uno y del número
8 (Fernandez, UAM-2011)
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de columnas menos uno. La representación gráfica del AC en 𝑘∗ dimensiones del mapa (en general,
𝑘∗es igual a 2), es óptima en el sentido de que, a partir 𝑘∗ + 1. Minimizamos los términos de la
ecuación, esto términos construyen el error o residuo.
2.3.2 Bondad de ajuste al modelo: la tabla de contingencia y la prueba de 𝝌𝟐
Como previo paso al análisis de correspondencias propiamente debemos valorar si los datos
se ajustan al modelo; o lo que es lo mismo, si entre las variables que pretendemos sintetizar
existe, o no, relación. En el supuesto caso de no superar la prueba, carece de sentido aplicar
el análisis que nos ocupa.
Para corroborar la bondad de ajuste de los datos al modelo, y al estar trabajando con dos
variables cualitativas, se aplica la prueba de Chi-cuadrado a la tabla de contingencia. Pese a
que el análisis de correspondencias guarde ciertas similitudes con el análisis factorial, al
cambiar el nivel de medida no tiene sentido iniciar nuestro análisis con la matriz de
correlaciones.
Con el estadístico Chi-cuadrado, para tablas de contingencia de doble entrada,
contrastábamos la 𝐻0 de que las categorías de una variable eran homogéneas entre sí respecto
a las de la otra; o lo que es lo mismo, que existe independencia entre las variables. En la
medida en que la distribución de las categorías de una variable se diferencia de la distribución
de las categorías de la otra variable, estarán relacionadas. Si el p-valor asociado al estadístico
es menor que el nivel de significación propuesto (normalmente, 0.05) se rechazará la
hipótesis de independencia (ver punto en el que se expone el Cuadro de Diálogo de análisis
de Tablas de Contingencia y más concretamente la lección que se dedica a este análisis).
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2.3.2.1 Frecuencias esperadas pequeñas.
Cuando 𝑔𝑙 = 1, esto es, cuando 𝑘 = 2, cada frecuencia esperada (𝐸𝑖) deberá ser por lo
menos de 5. Cuando 𝑔𝑙 > 1, esto es, cuando 𝑘 > 2, la prueba 𝜒2 para el caso de una muestra
no debe usarse si más del 20% de las frecuencias esperadas son menores que 5, o cuando
cualquier frecuencia esperada es menor que uno (𝑪𝒐𝒄𝒉𝒓𝒂𝒏, 𝟏𝟗𝟓𝟒). Las frecuencias
esperadas algunas veces pueden incrementarse combinando categorías adyacentes. Esto es,
deseable solamente si pueden hacerse combinaciones que tengan sentido (y, desde luego, si
hay más de dos categorías para empezar).
Por ejemplo, una muestra de personas puede clasificarse de acuerdo con sus respuestas a una
declaración de opinión como sostenida firmemente, sostenida, indiferente, opuesta o
firmemente opuesta. Para incrementar 𝐸𝑖, deben combinarse categorías adyacentes y las
personas clasificadas como de acuerdo, indiferentes, opuestas y firmemente opuestas.
Si se empieza solamente con dos categorías y se tienen frecuencias esperadas menores que
5, o si después de combinar las categorías adyacentes se termina con solo dos categorías y
aun se tiene una frecuencia esperada menor que 5, entonces es indicado el uso de una prueba
binomial en lugar de una prueba 𝜒2, para determinar la probabilidad asociada con la
ocurrencia de las frecuencias observadas conforme a 𝐻0 .9
2.3.2.2 Resumen del procedimiento.
En este estudio del método para usar la prueba 𝜒2en casos de una muestra, hemos visto que
el procedimiento para emplearla involucra los siguientes pasos:
1. Se clasifican las frecuencias observadas en un número 𝑘 de categorías. Las sumas de
las frecuencias debe ser 𝑁, es decir, el número de observaciones independientes.
2. A partir de 𝐻0, se determinan las frecuencias esperadas (𝑙𝑎𝑠 𝐸𝑖) para cada una de las
𝑘 casillas. Cuando 𝑘 > 2, si más del 20% de las 𝐸𝑖 son menores que 5, habrá que
combinar las categorías adyacentes cuando sea razonable hacerlo, reduciendo de ese
9 Fuente especificada no válida.
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medo el valor de 𝐾 e incrementando el valor de una de las 𝐸𝑖. Cuando 𝑘 = 2, la
prueba 𝜒2, para el caso de una muestra no debe usarse aproximadamente a menos que
cada frecuencia esperada sea 5 o más.
3. Con la formula siguiente se calcula el valor de la 𝜒2.
𝜒2 = ∑(𝑂𝑖 − 𝐸𝑖)
2
𝐸𝑖
𝑘
𝑖=1
4. Se determina el valor de 𝑔𝑙: 𝑔𝑙 = 𝑘 − 1
5. Con la significancia 𝑃 se determina la probabilidad asociada con la ocurrencia
conforme a Ho de un valor tan grande como el valor observado de 𝜒2, para el valor
observado de 𝑔𝑙. Si 𝑝 < 𝛼 rechazamos 𝐻0.
2.4 Extracción del espacio factorial
El análisis de correspondencias, como ya hemos apuntado, sintetiza la información de partida
(espacio original generado a partir de la representación o proyección de la nube de puntos de
las categorías de las variables) en un número reducido de dimensiones o factores (sub-espacio
dimensional que al presentarse como una simplificación de la nube de puntos original nos
permite identificar las similitudes entre las categorías).
Si los factores sintetizan la información original, resulta obvio suponer que éstos estarán
representados por aquellas categorías que originalmente tuvieron más protagonismo, más
frecuencias o más masa (ver tablas de perfiles de fila y columna): a mayor masa, mayor será
la importancia relativa de la categoría correspondiente. Cada masa resulta, pues, de una
ponderación de tal manera que aquellas categorías que se presentan con mayor frecuencia,
mayor peso o masa, influirán más en la dirección del eje.
Una vez representada la nube de puntos ponderados (a partir de su masa) debemos valorar si
éstos se encuentran concentrados o dispersos puesto que si las variables son muy
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dependientes, las distancias serán muy grandes (filas y columnas distintas); pero si son
independientes, los puntos de la nube aparecerán muy agrupados (filas y columnas
parecidas). La Inercia es el estadístico que en el análisis de correspondencias mide la
dispersión de la nube de puntos. Cuando mayor sea la inercia total más dependientes serán
las variables y más sentido tendrá identificar qué o cuáles categorías (una vez identificados
los factores) son las que participan con mayor protagonismo en esa dependencia. Como por
ejemplo una inercia total de 0.080, se pudiera concluir que ésta es muy elevada. Al ser grande
la dispersión de la nube de puntos (lo que no anula la posibilidad de que algunas categorías
de cualquiera de las dos variables sean parecidas entre sí), podemos concluir que son
distintas. Al extraer el espacio factorial (análisis de correspondencias) identificaremos en qué
consisten esas diferencias.
La representación gráfica de las correspondencias nos ayudan a detectar qué categorías se
parecen (si el gráfico pertenece a una sola de las variables) o qué categorías están
relacionadas entre sí (para gráficos con dos variables). Cuanto mayor sea la distancia respecto
al origen, mayor será la tendencia de la categoría en cuestión a concentrar su frecuencia en
determinada celda (tanto más cuanto mayor sea su distancia al origen) y, en consecuencia
muy poco en el resto.10
2.5 Proceso de interpretación del gráfico:
1. Localización de las modalidades con mayores contribuciones absolutas,
diferenciando mediante el signo de las coordenadas las que se sitúan en el lado
positivo y en el lado negativo del factor.
2. Análisis de la calidad de representación (contribución relativa) del resto de
modalidades. Cuando una modalidad tiene una baja contribución relativa es probable
que esté muy relacionada con otro factor, de modo que para su estudio será
conveniente considerar, si no la totalidad de los ejes, al menos un número elevado de
éstos.
10 (Analisis de Correspondencia)
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3. Búsqueda de aquellas modalidades que, aunque no contribuyen a la formación del
factor, se encuentran bien representadas. Estas modalidades son ilustrativas de la
significación de la dimensión.
4. Considerando todos estos elementos se procede con la denominación de cada factor,
analizando por separado la variable fila y columna.
5. Se procede al análisis gráfico con el fin de detectar similitudes entre las modalidades
de fila (o columna). Respecto a la situación de las modalidades en el gráfico hay que
precisar que en el origen de coordenadas se encuentran las categorías similares a la
media de las filas (o columnas), que son las que tienen menor tasa de inercia, y por
tanto las que menos aportan en la definición de cada dimensión. Por otra parte, las
modalidades más alejadas del origen se caracterizan por su gran contribución en la
definición de cada factor. Resumiendo, mayor o menor proximidad entre las
modalidades en el plano equivale a mayor o menor grado de relación o
interdependencia entre las mismas.
6. Interpretación conjunta de ambas variables. Generalmente, pude decirse que dos
modalidades de fila y columna con una situación cercana en el gráfico están indicando
asociación entre ellas, mucho más cuando se encuentran lejos del centro de gravedad.
7. Proyección de modalidades ilustrativas o suplementarias. La interpretación del
análisis puede enriquecerse con la representación gráfica de las modalidades
suplementarias, elementos que no participan en la definición de los ejes pero que se
proyectan sobre el gráfico obtenido.
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34
2.6 Examen de los puntos:
Las distancias de las modalidades, mientras más alejadas se encuentren del origen,
mejor representados estarán. Cuanto más alejadas estén las modalidades entre sí en
el gráfico menor asociación existirá entre ellas y cuanto más cercanas, más asociación
existirá entre ellas.
La contribución de los puntos a la inercia de cada dimensión o contribución de cada
una de las filas a la inercia o varianza explicada en cada uno de los ejes considerados
La contribución de las dimensiones a la inercia de cada punto. Se refiere a la
correlación existente entre cada uno de los caracteres y los nuevos ejes.11
11 (Fernandez, UAM-2011)
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ANALISIS DE FIABILIDAD Y ESCALA LIKERT
Otra técnica de mucha importancia que se empleara es alfa de Cronbach, que sirve para medir
la fiabilidad del instrumento de medida a través de un conjunto de ítems que se espera que
midan el mismo constructo o dimensión teórica y que va de la mano con la escala usada en
el cuestionario, he aquí su importancia y aplicación.
3.1 Prueba para determinar la fiabilidad del instrumento de medición en el estudio.
La fiabilidad de un instrumento se refiere al grado en que el instrumento mide aquello que
pretende medir. Y la fiabilidad de la consistencia interna del instrumento se puede estimar
con el alfa de Cronbach. La medida de la fiabilidad mediante el alfa de Cronbach asume que
los ítems (medidos en escala tipo Likert) miden un mismo constructo y que están altamente
correlacionados (Welch & Comer, 1988). Un coeficiente cero o cercano a cero representa
ausencia de fiabilidad del instrumento y cuanto más cerca se encuentre el valor del alfa a 1
mayor es la consistencia interna de los ítems analizados.
Dicho de otra manera, el Modelo de Alfa de Cronbach sirve para comprobar si el instrumento
que se está evaluando recopila información defectuosa y por tanto nos llevaría a conclusiones
equivocadas o si se trata de un instrumento fiable que hace mediaciones estables y
consistentes.
El Alfa de Cronbach también mide el índice de homogeneidad de un ítem. Este nos informa
del grado en que dicho ítem está midiendo lo mismo que la prueba globalmente; es decir, el
grado en que contribuye a la homogeneidad o consistencia interna del test y en el cual deben
eliminarse los ítems que tienen un valor menor de 0.8 para mejorar la consistencia interna
del test.
Como criterio general, George y Mallery (2003, p. 231) sugieren las recomendaciones
siguientes para evaluar los coeficientes de alfa de Cronbach:
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Coeficiente alfa >.9 es excelente
Coeficiente alfa >.8 es bueno
Coeficiente alfa >.7 es aceptable
Coeficiente alfa >.6 es cuestionable
Coeficiente alfa >.5 es pobre
Coeficiente alfa <.5 es inaceptable
Valoraciones de los autores:
Nunnally (1967, p. 226): en las primeras fases de la investigación un valor de
fiabilidad de 0.6 o 0.5 puede ser suficiente. Con investigación básica se necesita al
menos 0.8 y en investigación aplicada entre 0.9 y 0.95.
Nunnally (1978, p.245-246): dentro de un análisis exploratorio estándar, el valor de
fibilidad en torno a 0.7 es adecuado.
Kaplan & Saccuzzo (1982, p. 106): el valor de fiabilidad para la investigación básica
entre 0.7 y 0.8; en investigación aplicada sobre 0.95.
Loo (2001, p. 223): el valor de consistencia que se considera adecuado es de 0.8 o
más.
Gliem & Gliem (2003): un valor de alfa de 0.8 es probablemente una meta razonable.
Huh, Delorme & Reid (2006): el valor de fiabilidad en investigación exploratoria
debe ser igual o mayor a 0.6; en estudios confirmatorios debe estar entre 0.7 y 0.8.
Como se menciona anteriormente, esta técnica toma mayor importancia cuando se emplea
escala Likert en la encuesta. La importancia de ésta, se describe a continuación.
3.2 La escala de Likert: Importancia de su aplicación en cuestionarios:
Es una escala psicométrica comúnmente utilizada en cuestionarios y es la escala de uso más
amplio en encuestas para la investigación, debido a su rapidez y sencillez de aplicación.
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37
Al responder a una pregunta de un cuestionario elaborado con la técnica de Likert, se
especifica el nivel de acuerdo o desacuerdo con una declaración (elemento, ítem o reactivo o
pregunta).
La escala de Likert tiene el honor de ser una de las escalas más populares y utilizadas en las
encuestas. A diferencia de las preguntas dicotómicas con respuesta sí/no, la escala de Likert
nos permite medir actitudes y conocer el grado de conformidad del encuestado con cualquier
afirmación que le propongamos.
A continuación se presentan la estructura que permitirá adquirir las habilidades necesarias
para evaluar las investigaciones realizadas con esta escala.
MUY DE ACUERDO 5
ALGO DE ACUERDO 4
NI DE ACUERDO NI EN DESACUERDO 3
ALGO EN DESACUERO 2
MUY EN DESACUERDO 1
La escala Likert es de nivel Ordinal y se caracteriza por ubicar una serie de frases
seleccionadas en una escala con grados de acuerdo/desacuerdo. Estas frases están
organizadas y tienen un mismo esquema de reacción, esto permite que el entrevistado
aprenda rápidamente el sistema de respuestas. A demás resulta especialmente útil emplearla
en situaciones en las que queremos que la persona matice su opinión. En este sentido, las
categorías de respuesta nos servirán para capturar la intensidad de los sentimientos del
encuestado hacia dicha afirmación.12
12 (FULL SERVICE RESEARCH COMPANY, 2012)
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3.2.1 Tipos de ítem Likert
Podemos utilizar el ítem Likert para medir diferentes actitudes de un encuestado. Por
ejemplo, podemos emplearlo para descubrir:
El nivel de acuerdo con una afirmación.
La frecuencia con la que se realiza cierta actividad.
El nivel de importancia que se atribuye a un determinado factor.
La valoración de un servicio, producto, o empresa.
La probabilidad de realizar una acción futura.
3.2.2 Ventajas del ítem Likert
Desde el punto de vista del diseño del cuestionario, es una escala fácil de construir.
Desde el punto de vista del encuestado, le ofrecemos la facilidad de poder graduar su
opinión ante afirmaciones complejas.
En Internet funciona especialmente bien: es muy visual, el encuestado puede realizar
comparaciones entre ítems, así como modificar y ajustar su respuesta fácilmente.
3.2.3 Inconvenientes del ítem Likert
Por un lado, dos personas pueden obtener el mismo valor en la escala Likert, habiendo
realizado elecciones diferentes.
Es difícil tratar las respuestas neutras, del tipo “ni de acuerdo ni en desacuerdo”.
Los encuestados tienden a estar de acuerdo con las afirmaciones presentadas. Esto
se refiere a que haya una tendencia a estar de acuerdo con todas las preguntas que
convergen a un objetivo o para indicar una connotación positiva.
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39
ANÁLISIS FACTORIAL DE CORRELACIONES
Una vez habiendo definido los conceptos anteriores, se procederá a explicar la técnica
empleada para lograr cumplir uno de los objetivos propuestos, lo cual corresponde al Análisis
Factorial de Correlaciones (AFC).
4.1 ¿Qué es el análisis factorial de correlaciones (AFC)?
El análisis factorial es una de las técnicas de análisis multivariante más utilizado en la
investigación en ciencias sociales. Su objetivo es el de reducir un conjunto de variables
aleatorias (interrelacionadas) en un grupo menor de factores latentes (independientes), que
permiten explicar la mayor parte de variabilidad de cada una de las variables. El éxito de esta
técnica queda garantizado en la medida que su resolución cumpla dos requisitos: el principio
de parsimonia; y la interpretabilidad de los factores elegidos.
Para que el AFC tenga sentido hacen falta dos condiciones: Parsimonia e interpretabilidad.
Según el principio de parsimonia los factores deben explicarse los fenómenos con la menor
cantidad de elementos posibles, por lo que cuanto menos factores tengamos mejor. Pero
además estos factores deben poder ser interpretados mediante teoría sustantiva. Una buena
solución factorial sencilla e interpretable.13
El elemento identificador de esta técnica es, pues, su capacidad en sintetizar información, lo
que consigue: eliminando del conjunto de variables iniciales aquellas que ofrecen
información redundante; y aquellas que no se adaptan al modelo de regresión múltiple en el
que se basa esta técnica. En este caso, y a diferencia de la ecuación del modelo de regresión,
los factores no son variables simples sino dimensiones que engloban a un conjunto
determinado de variables pudiendo ser explicadas las variables linealmente en función de los
factores seleccionados.
13 (Tellez Torrez, Casto Larios, & Hernandez Martinez, Febrero 2009)
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40
4.2 Tipos de Análisis Factorial:
El análisis factorial exploratorio, AFE, se usa para tratar de descubrir la estructura interna
de un número relativamente grande de variables. La hipótesis a priori del investigador es que
pueden existir una serie de factores asociados a grupos de variables. Las cargas de los
distintos factores se utilizan para intuir la relación de éstos con las distintas variables. Es el
tipo de análisis factorial más común.
El análisis factorial confirmatorio (AFC), trata de determinar si el número de factores
obtenidos y sus cargas se corresponden con los que cabría esperar a la luz de una teoría
previa acerca de los datos. La hipótesis a priori es que existen unos determinados factores
preestablecidos y que cada uno de ellos está asociado con un determinado subconjunto de las
variables. El análisis factorial confirmatorio entonces arroja un nivel de confianza para poder
aceptar o rechazar dicha hipótesis.
4.3 Aplicaciones del AFC.
El análisis factorial se utiliza para identificar factores que expliquen una variedad de
resultados en diferentes pruebas.
El Análisis factorial en psicología se asocia frecuentemente con la investigación sobre la
inteligencia. Sin embargo, también se ha utilizado en un amplio rango de dominios, tales
como personalidad, actitudes, creencias, etc. Está asociado a la psicometría, debido a que
puede evaluar la validez de un instrumento estableciendo si el instrumento de verdad mide
los factores postulados.
En este capítulo recogemos la secuencia metodológica a llevar a cabo cuando es la técnica
factorial la seleccionada, a saber:
1. Bondad de ajuste de los datos al modelo factorial.
2. Extracción de los factores.
3. Rotación de factores.
4. Interpretación factorial.
5. Obtención de las puntuaciones factoriales.
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4.3.1 Bondad de ajuste de los datos al modelo factorial.
El análisis factorial es una técnica que analiza las correlaciones lineales entre las variables.
Si las variables no estuvieran asociadas linealmente, las correlaciones entre ellas serían nulas,
no existiendo asociación y, en consecuencia, no tendría sentido seguir aplicando esta técnica.
Como se mencionó anteriormente el AF puede contribuir de manera valiosa a diferentes
disciplinas, como lo es el presente análisis en la Valoración del Servicio de Alimentación, en
el cual se considera una serie de variables que aportan información para la construcción del
indicador enfocado en la satisfacción de los Becados internos y Personal Administrativo de
la UNAN- Managua.
4.3.1.1 Modelo matemático del Análisis Factorial.
El modelo matemático del AF supone que cada una de las p variables observadas es función
de un numero de m factores comunes (k<p) más un factor especifico o único. Tanto los
factores comunes como los específicos no son observables y su determinación e
interpretación es el resultado del AF.
El modelo de AF es un modelo de regresión múltiple que relaciona variables latentes con
variables observadas.
El cual se puede representar como:
𝑋1 = 𝑎11𝐹1 + 𝑎12𝐹2 + ⋯ + 𝑎1𝑘𝐹𝑘 + 𝜀1
𝑋2 = 𝑎21𝐹1 + 𝑎22𝐹2 + ⋯ + 𝑎2𝑘𝐹𝑘 + 𝜀2
… … … . … … … … … … … … … … … … ….
𝑋𝑝 = 𝑎𝑝1𝐹1 + 𝑎𝑝2𝐹2 + ⋯ + 𝑎𝑝𝑘𝐹𝑘 + 𝜀𝑝
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Dónde:
𝑭𝒌: Son los factores comunes, porque influyen en común en las p variables.
𝜺𝒑: Factores únicos o unicidades, corresponde a la parte de cada variable no explicativa por
los factores comunes y se dice que es único, puesto que cada uno de ellos influye en una
variable original 𝑋𝑗(𝑗 = 1, … , 𝑝).
𝑿𝒋: Es el resultado de la combinación de los m factores con diferentes pesos 𝑎𝑝𝑘. A estos
pesos se les llama cargas o saturaciones.
𝒂𝒊𝒋: Los coeficientes {𝑎𝑖𝑗; 𝑖 = 1, … , 𝑝; 𝑗 = 1, … , 𝑘} nos proporcionan la relación que existen
entre las variables y los factores comunes. El interés principal está orientado a tales factores
comunes los cuales son susceptibles de interpretación experimental.
Para medir el grado de asociación entre las variables cuantitativas existe un número
importante de coeficientes estadísticos.
El coeficiente de correlación múltiple es el más conocido, que es el primer número que
muestra la matriz de correlaciones, y este mide el grado de asociación lineal entre variables
de tal manera que cuando son altos, la matriz se considera adecuada para ser sometida a un
análisis factorial.
Para garantizar que los datos se ajustan, o no, a un modelo de análisis factorial es interesante
someterlos a otros test. Entre ellos destacamos: el determinante de la propia matriz de
correlaciones (si está por debajo de 0.05 las variables estarán intercorrelacionadas).
Otro es el test de esfericidad de Bartlett que se utiliza para someter a comprobación la
hipótesis nula de que la matriz de correlaciones es igual a la matriz identidad. Si una matriz
de correlación es la identidad significa que las interrelaciones entre las variables no son
significativas (su significación será mejor cuando esté por debajo 0.05).
La hipótesis nula se representar como:
𝐻0 = 𝑅 = 𝐼 ó |𝑅| = 1
El estadístico del test viene dado por:
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𝑥2 = − [𝑛 − 1 −1
6(2𝑝 + 5)] 𝑙𝑛 |𝑅|
Donde n es el número de individuos en la muestra, p es el número de variables incluidas en
la matriz de correlación y R es la matriz de correlaciones de la muestra. Los grados de
libertad están dados por 1
2𝑝(𝑝 − 1). 14
Y por último el KMO: La medida de la adecuación muestral de Káiser-Meyer-Olkin
(Coeficiente KMO) contrasta si las correlaciones parciales entre las variables son pequeñas,
toma valores entre 0 y 1, e indica que el análisis factorial es tanto más adecuado cuanto mayor
sea su valor.
4.3.2 Extracción de los factores.
No se esconde una única definición en cuanto que engloba una gran variedad de técnicas que
siguiendo distintos procedimientos tienen la finalidad de extraer los factores subyacentes a
un conjunto inicial de variables.
El criterio de extracción que se aplicó en este trabajo es el de Componentes Principales el
cual se explica a continuación:
4.3.2.1 Método de componentes Principales.
Según este método el primer factor principal será compuesto por aquella combinación lineal
de variables que explica la mayor parte de la variabilidad total, ¨varianza de las variables¨.
Éste le restan al total, las variables que forman el primer factor y sobre la variabilidad restante
se elige el segundo factor principal que será aquel que este incorrelacionado con el primero
y explica la mayor cantidad de variabilidad después del primer factor y así sucesivamente.
El modelo está definido por:
X=AF
Las comunalidades iniciales de cada variable son iguales a 1, porque el 100% de la
variabilidad de las p variable se explicará por los factores. Evidentemente, carecería de
interés sustituir las p variables originales por p factores que, en ocasiones, son de difícil
14 (Tellez Torrez, Casto Larios, & Hernandez Martinez, Febrero 2009), Pág. 16-17.
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interpretación. No obstante, si las correlaciones entre las p variables fuesen muy altas, sería
de esperar que unos pocos factores explicasen gran parte de la variabilidad total.
La extracción de los factores se apoya en el indicador que recoge los valores propios o
eigenvalues de cada variable y puede ser interpretado como la variabilidad total explicada
por el factor. La situación ideal se produce cuando los auto valores correspondientes a los
primeros factores son elevados, pues ello implicaría que entre las variables hay fuertes
correlaciones.
4.3.2.2 Numero de factores a Conservar.
Uno de los principales problemas a resolver en el análisis de Componentes principales es el
de la elección del número de factores. Esta es una decisión que debe adoptar el propio
investigador para la cual se puede apoyar en algunos criterios:
Los factores se disponen de mayor a menor por lo cual aquellos que expliquen la
mayor cantidad de varianza total ocupen los primeros lugares.
La regla de Káiser suele ser el criterio para seleccionar aquellos factores para los que
sus valores propios superan la unidad.
Por último, el análisis del gráfico scree plot aparecen diferenciados los factores con
valores bajos de los que tienen asociados valores altos, de tal manera que los factores
situados por debajo del punto de inflexión de la gráfica serán descartados (coinciden
con los eigenvalues inferiores a la unidad).
Una vez obtenidos los factores, cada una de las variables podrá ser expresada como
combinación lineal de los mismos, lo que queda reflejado en la matriz factorial donde esta
no es más que una reproducción sencilla de la matriz de correlaciones inicial en donde cada
columna es un factor, las filas son las variables y los 𝐹𝑖𝑗 son las cargas, ponderaciones o
saturaciones factoriales e indican el peso que cada variable asigna a cada factor.
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En las estadísticas finales se recogen exclusivamente los factores más representativos. Esta
estadística señala la comunalidad de cada variable y/o proporción de varianza explicada por
el conjunto de factores comunes resultantes. Las comunalidades son unos valores que oscilan
entre 0 y 1. Cuando se aproxima a 1 indica que la variable queda totalmente explicada por
los factores comunes; mientras que si se aproxima a 0, los factores no explicarán nada la
variabilidad de las variables.
Por último, y como indicador de que el modelo al que hemos llegado se ajusta a los datos, el
análisis factorial de componentes principales concluye calculando la matriz reproducida.
Si los residuales son bajos (inferiores a 0.05) podremos considerar que el modelo de análisis
factorial se adecua a los datos.
4.3.3 Rotación de factores.
La interpretación de los factores en base a la matriz factorial es compleja pues en muchas
ocasiones los factores están correlacionados con casi todas las variables, para solventar estas
dificultades interpretativas, y puesto que el fin último del análisis factorial es el de resumir
la información de partida en factores fácilmente interpretables, la rotación factorial se
presenta como una solución que nos permite transformar la matriz inicial en otra (matriz
factorial rotada), de más fácil lectura.
Dado que existen muchos métodos para realizar rotaciones factoriales sin perder de vista que
todos ellos buscan cumplir el principio de estructura simple, se utilizara la más utilizada
correspondiente a la rotación Varimax.
Rotación Varimax: Fue propuesta por Káiser (1958), y trata de que los factores tengan unas
pocas saturaciones altas y muchas casi nulas en las variables. Esto hace que haya factores
con correlaciones altas con un número pequeño de variables y correlaciones nulas en el resto,
quedando así redistribuida la varianza de los factores.
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4.3.4 Interpretación factorial.
A partir de la matriz factorial rotada debemos interpretar los factores en función de las
variables con las que se encuentran asociados. Para tal interpretación debemos seguir las
siguientes sugerencias.
Estudiar la composición de las saturaciones factoriales significativas de cada factor,
para esto se recomienda la representación gráfica de los ejes factoriales; el
ordenamiento de las variables en función de los pesos factoriales; y eliminar las
saturaciones bajas.
En aquellos casos en el que los factores incluyen variables poco significativas, se
puede incluir el análisis de la representatividad de la variable en cuestión, esto es, se
considerará su comunalidad.
Intentar dar un nombre a los factores. Éste debe adecuarse a la estructura de las
saturaciones, esto es, conociendo su contenido.
4.3.5 Obtención de las puntuaciones factoriales.
Una vez identificados y nombrados los factores, puede sernos de gran utilidad conocer qué
puntuaciones obtienen los sujetos o unidades de análisis; lo cual esto nos permitirá analizar
las similitudes que se den entre individuos, casos o unidades respecto a sus puntuaciones
factoriales.
El cálculo de la matriz de puntuaciones factoriales se realiza a partir de la matriz original
de datos y la matriz de coeficientes de puntuaciones factoriales rotada; cabe insistir en que
las puntuaciones factoriales solo serán exactas si el método de extracción de factores ha sido
el de componentes principales, de no ser así las puntuaciones factoriales reflejarán
estimaciones.15
15 (Rodriguez Jaume & Mora Catalá, 2001), para un alcance más detallado de la técnica Multivalente (Análisis Factorial de Correlaciones), diríjase al Capítulo 8: Análisis Factorial del libro “Estadística Informática: casos y ejemplos con el SPSS”.
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ANÁLISIS DE CONGLOMERADO O CLUSTER.
5 ¿Qué es y qué hace el análisis de conglomerados?
La técnica de análisis de conglomerados o análisis cluster consiste en clasificar a los
individuos en estudio formando grupos o conglomerados (cluster) de elementos, tales que los
individuos dentro de cada conglomerado presenten cierto grado de homogeneidad en base a
los valores adoptados sobre un conjunto de variables. En el análisis cluster los conglomerados
son desconocidos y el proceso consiste en su formación de modo óptimo, aglutinando
unidades homogéneas. Está claro que los grupos formados vendrán determinados por las
nuevas variables creada por el AFC y usadas en el estudio, pero el interés está en caracterizar
y resumir entre esa espesura de características observables, algo inherente a cada grupo.
Queremos encontrar la posible agrupación “natural” existente entre los datos analizados; es
decir, estructuras latentes no detectadas explícita y directamente a través de las variables
observadas. Con el Análisis de Clúster se pretende encontrar un conjunto de grupos a los que
ir asignando los distintos individuos por algún criterio de homogeneidad. Por tanto se hace
imprescindible definir una medida de similitud o bien de divergencia para ir clasificando a
los individuos en uno u otro grupo.
5.1 Generalidades
El Análisis cluster se basa en intentar responder como es que cierto objetos (casos)
pertenecen o ¨caen¨ naturalmente en cierto número de clases o grupo, de tal manera que estos
objetos comparten ciertas características.
Estas técnicas son procedimientos que nos permiten agrupar los observaciones de forma que
los datos sean muy homogéneos dentro de los grupos (mínima varianza) y que estos grupos
sean lo más heterogéneos posible entre ellos (máxima varianza). De este modo se obtiene
una clasificación multivariante de los datos con la que se puede comprender mejor los
mismos y la población de la que proceden. Podemos realizar conglomerados por casos, por
variables o por bloques, si se agrupan variables y casos.
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Es un análisis descriptivo y no inferencial, por lo cual es una técnica exploratoria que parte
de una matriz no estructurada y que tiene como objetivo la obtención de un conjunto de
individuos en dos o más grupos basándose en su similitud para un conjunto de variables o
características especificadas.
Con las variables seleccionadas y la matriz de similitud calculada, comienza el proceso de
seleccionar el algoritmo de aglomeración para la formación de conglomerados (Clústers)
Esto no es algo sencillo ya que existen muchos algoritmos y siempre se están desarrollando
más. No obstante, el criterio esencial de todos los algoritmos es que intentan maximizar las
diferencias entre el conglomerado relativo a la variación dentro de los conglomerados. La
razón entre la variación dentro de los conglomerados y la media de variación dentro de los
conglomerados es semejante (aunque no igual a la razón F del análisis de varianza).
Existen dos grandes categorías de algoritmos de obtención de conglomerados: los
jerarquizados y los no jerarquizados, estudiaremos netamente los no jerárquicos ya que el
método que será empleado en él estudió pertenece a esta naturaleza.
5.1.1 ¿Dónde se aplica?
En taxonomía: para agrupar especies naturales.
En marketing: para clasificar consumidores tipo.
En medicina: para clasificar seres vivos con los mismos síntomas y características
patológicas
Para el reconocimiento de patrones.
En geografía: para formar grupos de pixeles en imágenes digitalizadas enviadas por
satélites desde un planeta para identificar los terrenos.
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5.2 Diferencias entre los Clústers jerárquicos y no jerárquicos:
JERÁRQUICO NO JERÁRQUICO
No exigen una definición previa del
número de conglomerados.
Llevan a cabo un proceso iterativo, de
abajo hacia arriba con (n‐1) pasos,
partiendo de n grupos para terminar en 1
(aglomerativos).
Permite obtener distintos tipos de
resultados gráficos y numéricos que
facilitan la interpretación de los
resultados.
Precisan una gran cantidad de cálculos,
que en ocasiones limita la posibilidad de
aplicación con muestras muy grandes.
Pueden aplicarse sobre los casos y sobre
las variables.
Exigen definir previamente el número
de clusters
Poseen algunos índices que indican el
número óptimo de conglomerados.
Proporcionan los valores de los
centroides de los grupos, lo que
facilita la interpretación.
Ofrecen resultados adicionales que
permiten seleccionar las variables
para la interpretación de los
conglomerados.
Sólo pueden aplicarse sobre casos.
Dan soluciones de tipo óptimo.
Como el objetivo principal del análisis de conglomerado es definir la estructura de los datos
colocando las observaciones más parecidas en grupos, se deben abordar tres cuestiones
básicas:
5.3.1 ¿Cómo medir la similitud?
Existen varias formas, pero hay tres métodos que dominan las aplicaciones del análisis de
clúster.
Medidas de correlación
Medidas de asociación
Medidas de semejanzas o desemejanzas (Distancias)
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Cada uno de los métodos representa una perspectiva particular de similitud, dependiendo
tanto en sus objetivos como del tipo de datos. Tanto las medidas de distancia como la
correlación exigen datos métricos, mientras que las medidas de asociación son utilizadas para
datos no métricos.
5.3.2 ¿Cómo se forman los conglomerados?
No importa cómo se mida la similitud, el procedimiento debe agrupar aquellas observaciones
que son más similares dentro de un conglomerado. Este procedimiento debe determinar la
pertenencia al grupo de cada observación.
5.3.3 ¿Cuántos grupos se forman?
Para esto puede utilizarse cualquier número de reglas, pero la tarea fundamental es evaluar
la similitud ¨media¨ dentro de los conglomerados, de tal forma que a medida que la media
aumenta, el conglomerado se hace menos similar. Una estructura simple, al tender hacia la
parsimonia, se refleja en el menor número de conglomerados posibles.
Pero a medida que el número de conglomerados disminuye, la homogeneidad dentro de los
conglomerados también disminuye, luego se debe buscar un equilibrio entre las definición
de las estructuras más básicas (poco conglomerados) que todavía mantienen el nivel
necesario de similitud dentro de los conglomerados.
2.6.1 Algoritmos:
Métodos no jerárquicos: producen una única partición
Métodos jerárquicos: producen particiones jerárquicas
• Aglomerativos (comienzan con tantos grupos como individuos existan y
terminan con un solo grupo final)
• Disociativos (comienzan con un solo grupo y en forma descendente particionan
los grupos ya formados hasta que cada grupo tiene un solo individuo)
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2.6.2 Algoritmos de agrupamiento.
Vecino más lejano o distancias máximas: La distancia entre conglomerados es
la del par de objetos más distantes
Encadenamiento Promedio (o de la media de distancias): Para obtener la
distancia entre dos conglomerados, se promedian todas las distancias entre pares
de objetos donde un miembro del par pertenece a uno de los conglomerados y el
otro miembro pertenece al otro conglomerado
Media ponderada
Centroide ( distancia entre medias de variables): Toma el promedio de todos
los objetos en un conglomerado (centroide) para representar al conglomerado y
medir distancias entre objetos y el conglomerado, o entre conglomerados
Mediana
5.5.1 Método de Ward (minimiza los errores): Promedia todas las distancias entre
los pares de objetos en diferentes grupos, ajustando por las covarianzas.
Métodos de medición de distancias entre conglomerados.
Vecino mas
cercano
Vecino mas
lejano
Centroide(enlace múltiple)
Promedio(enlace múltiple)
Mínima varianzaWARD-AnaVa
Encadenamientosimple
Encadenamientocompleto
Encadenamientopromedio(UPGMA)
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5.5.2 Medida de la distancia.
El procedimiento Análisis de conglomerado de K medias siempre utiliza, para medir la
distancia entre los casos, la distancias euclídea: la longitud de la recta que une ambos casos.
La distancia euclídea se calcula de la siguiente manera
𝑑𝑖𝑖 = √∑(𝑋𝑖𝑗 − 𝑋𝑖´𝑗)2
𝑗
Donde 𝑿 se refiere a las puntuaciones por caso 𝒊 y el caso 𝒊,(𝒊 ≠ 𝒊,) en cada una de las 𝒋 =
𝟏, 𝟐, 𝟑, … 𝒑. Variables incluidas en el análisis (el sumario de la expresión incluirá p términos,
es decir, tanto como variables).
Notemos que los pesos en la distancia Euclídea pueden ser usados redefiniendo los valores
𝑋𝑖𝑗. Los puntos de dispersión pueden ser escritos como:
𝑊(𝐶) = ∑ ∑ ∑ ‖𝑋𝑖 − 𝑋𝑖´‖2
𝑐(𝑖´)=𝑘𝑐(𝑖)=𝑘
𝐾
𝐾=1
5.6.1 Métodos de clasificación no jerárquicos o de k - medias.
Este tipo de método es conveniente utilizarlo cuando los datos a clasificar son muchos y/o
para refinar una clasificación obtenida utilizando en método jerárquico. Supone que el
número de grupos es conocido a priori.
En los procedimientos no jerárquicos no se construyen árboles. En su lugar, se asigna los
objetos a conglomerados una vez que el número de conglomerados a formar está
especificado. Por tanto, la solución de 2 conglomerados no es sólo una combinación de dos
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conglomerados a partir de la solución de 3 conglomerados, sino que se basa en la búsqueda
de la mejor solución de esos 2 conglomerados.
5.6.2 Conglomerados no jerárquicos en SPSS.
El análisis no jerárquico, a diferencia del análisis jerárquico, parte de la matriz original de las
puntuaciones y no de la matriz de proximidades, y los clusters resultantes no están anidados
unos en otros, sino que son independientes. Muchos autores consideran que los métodos no
jerárquicos son los que mejor se adaptan a los estudios sociológicos y de mercados
caracterizados por el empleo de grandes conjuntos de datos. En este sentido, se aconseja su
utilización cuando se desea, no tanto analizar la estructura jerárquica de los individuos, sino
conocer el número de grupos construidos y las características de cada uno.
En muchas situaciones conviene realizar el análisis de conglomerados no jerárquico
aplicando puntuaciones factoriales. Una de las ventajas de utilizar puntuaciones factoriales
es la facilidad para conseguir que los datos cumplan los requisitos imprescindibles para
utilizar el Análisis Cluster.
Estos métodos calculan en cada etapa las distancias entre los casos y el centroide de los
conglomerados, a diferencia de los métodos jerárquicos que calculan las distancias entre
todos los pares de objetos
Entre los métodos no jerárquicos, se utiliza el K‐medias sin especificar los centros de los
conglomerados. Con centros desconocidos, el método K‐medias comienza con una división
del conjunto de los datos en x grupos configurados al azar y posteriormente busca mejorar
esta primera clasificación reasignando los elementos al centroide del cluster más cercano,
tratando de reducir la distancia media entre cada elemento de un grupo y su centroide. El
proceso de funcionamiento de este método es el siguiente:
1. Se comienza con una partición inicial de los datos en un específico número de
agrupamientos, para calcular posteriormente el centroide de cada uno. Esta partición inicial
comienza con los casos más alejados entre sí.
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2. El siguiente paso trata de reasignar cada caso al agrupamiento más cercano, aquel cuya
distancia al centro de gravedad del conglomerado sea menor. No hay que olvidar que en el
método de K‐ medias, al formar parte de los métodos de reasignación, un caso asignado a un
conglomerado en una determinada iteración puede ser reasignado a otro caso en una iteración
posterior.
3. Calcula los nuevos centroides de los conglomerados cada vez que se incorpora un nuevo
caso.
4. Repite alternativamente el segundo y el tercer paso hasta que ninguna reasignación de un
caso a un nuevo cluster permita reducir más la distancia entre los individuos dentro de cada
agrupamiento, ni aumentar la distancia entre los distintos clusters.
5.7 Comentarios Finales
1. Es una técnica exploratoria. No se necesitan supuestos de agrupamiento “a priori”,
ni de otro tipo
2. ¿Qué hacer si hay diferentes escalas y diferentes magnitudes entre las variables?
• Si tienen diferente escalas elegir una medida de distancia adecuada a mezcla
de variables
• Si tienen diferente magnitud puede convenir o estandarizar antes de agrupar.
• El criterio a usar depende de la medida de distancia usadas y de la finalidad
del agrupamiento
3. ¿Por cuántos grupos o “clusters” decidirse?
• El criterio a usar depende de la medida de distancia usadas y de la finalidad
del agrupamiento.
55
HIPÓTESIS
La población que hace uso del servicio de alimentación del comedor central no está
satisfecha del servicio que este brinda, debido a la obsolescencia de las condiciones de su
infraestructura en cuanto a forma y tamaño.
Diseño
Metodológico.
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DISEÑO METODOLÓGICO
6.1 Tipo de Investigación:
El tipo de investigación es de tipo Analítico, Prospectivo, Observacional,
transversal.
Según el análisis y alcance de los resultados es un estudio analítico ya que profundizan más
en el estudio, planteando pruebas de hipótesis y buscando indicadores que permitan evaluar
la calidad del servicio para cada uno de los ítems creados.
Según el tiempo de ocurrencia de hechos y registro de la información es de tipo Prospectivo,
ya que se trabajara con datos los cuales se recolectaran y se siguió observando el progreso
del estudio.
Según el control que tiene el investigador de las variables es observacional, porque solo se
limitó a observar, medir y analizar determinadas variables.
Según el periodo y la secuencia del estudio son de tipo transversal, los datos fueron obtenidos
de una muestra de todas las personas que hacen uso del comedor, donde estas variables son
medidas en una ocasión, por este motivo al realizar comparaciones, nos referimos a dos
muestras independientes (Hernandez & Baptista, 2003).
6.2 Población y Muestra:
La población está comprendida por las personas que asisten o hacen uso del comedor
central, que tienen tarjeta de alimentación que en total son 1175, sin tomar en cuenta aquellas
personas que hacen uso del comedor por medio de bonos de alimentación, ya que de los
antes mencionadas no se cuenta con un registro o marco muestral para poder tomar un
muestreo probabilístico de ellos. En este estudio se consideró a 30 individuos como estudio
piloto como una primera puesta en escena para comprobar ciertas cuestiones del servicio, y
de esta manera obtener un aproximado de la proporción que está conforme con la atención
del comedor, y así posteriormente se realizó un muestro completo y representativo, tomando
una muestra de 283 individuos como resultado de la población que hace uso del comedor
Diseño
Metodológico.
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central de la UNAN-Managua, en la cual están contempladas todas las facultades y el
personal administrativo. De tal forma que, solamente se piloteó al personal administrativo
ya que son ellos los únicos que dan un aporte simbólico para prescindir del servicio.
6.2.1 Muestra:
Como se expuso anteriormente, solo se tomó una encuesta piloto de 30 individuos
correspondiente al personal que con frecuencia visita el comedor central de la UNAN-
Managua, con el objetivo de validar el instrumento utilizado y de esta manera se obtuvo un
indicador que permitió establecer el tipo de muestreo y el tamaño de la muestra a utilizar
para garantizar un muestreo representativo y eficaz para poder hacer estimaciones más
precisas de los parámetros poblacionales.
Las unidades observacionales, corresponden a todo el personal estudiantil y administrativo
que hacen uso de los servicio del comedor. Dado que estos últimos son los únicos que dan
un aporte simbólico para prescindir del servicio.
El marco muestral corresponde a una lista de los estudiantes internos que poseen tarjeta de
alimentación y el personal administrativo que también posee tarjeta de alimentación, donde
aleatoriamente se tomaron los individuos y luego se ubicaron para ser entrevistadas.
Según el análisis de la muestra piloto de los 30 individuos el tipo de muestreo a utilizar es el
M.A.S (Muestreo Aleatorio Simple), donde la proporción p fue de 0.67, que consideraron
que el servicio que brinda el comedor es adecuado. Por tanto se expondrá el procedimiento
de este. Trabajando con una confiabilidad del 95.44% en nuestros resultados:
Por tanto el tamaño de muestra requerido para estimar p con un límite para el
error de estimación de aproximadamente 4.8% es:
𝑛 = 𝑁𝑝𝑞
(𝑁−1)𝐷+ 𝑝𝑞=
1175∗0.67∗0.33
(1175−1)∗0.00058716+(0.67∗0.33)= 282.42283 ≈ 283
Diseño
Metodológico.
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58
En donde 𝐷 = 𝛽2
4=
0.048462852
4= 𝟎. 𝟎𝟎𝟎𝟓𝟖𝟕𝟏𝟔
Por lo cual el límite máximo permisible se calculó de la siguiente manera:
En donde , y la varianza estimada de la proporción se calculó
Mediante
Y su error máximo permisible a tolerar es:
Una vez obtenido el tamaño de 283 individuos con la confiabilidad y el error
máximo permisible especificado anteriormente, se realizó un muestreo
proporcional al tamaño para obtener una mayor representatividad de la muestra
a la población.
De esta manera en la tabla siguiente, se especifica el total poblacional,
segmentado por facultades, de los cuales se tomó una muestra proporcional al
tamaño.
PERSONAL ESTUDIANTIL Y ADMINISTRATIVO QUE HACEN USO DEL COMEDOR
FACULTADES POBLACION FRACION POBLACIONAL
Ciencia e Ingeniería 170 0.145
RUCFA 112 0.095
POLISAL 162 0.138
Educación e Idiomas 158 0.134
Humanidades 120 0.102
�̂� =∑ 𝑦𝑖𝑛
𝑖=1
𝑛= 0.67 =
�̂�(�̂�) =�̂�. �̂�
𝑛 − 1. (
𝑁 − 𝑛
𝑁) =
(0.67 ∗ 0.33)
283 − 1∗
(1175 − 283)
1175= 0.0005872 =
𝛽 = 2√�̂�(�̂�) = 2. √�̂�. �̂�
𝑛 − 1. (
𝑁 − 𝑛
𝑁) = 2 ∗ √0.0005872 = 0.04846285 =
Diseño
Metodológico.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
59
Ciencias Medicas 120 0.102
Personal Administrativo 333 0.283
TOTAL 1175 1.000
La población en estudio está comprendida por siete segmentos de los cuales hacen uso del
comedor central de la UNAN-Managua. Los segmentos son: Ciencias Médicas la cual
comprende un 10.2%; Ciencias e Ingenierías 14.5%; Educación e Idiomas 13.4%; POLISAL
13.8%; RUCFA 9.5%; Humanidades 10.2% y Personal Administrativo con un 28.3%.
La tabla siguiente refleja las muestras que se tomaron asociadas a cada facultad, incluyendo
el personal administrativo que hace uso de los servicios del comedor Central; de tal modo
que se tomaran a más personas en aquellas facultades con mayor número de personas.
Muestreo proporcional por
facultades
FACULTADES N° a muestrear Valores enteros
Ciencia e Ingeniería 40.94468085 41
RUCFA 26.97531915 27
POLISAL 39.01787234 39
Educación e Idiomas 38.05446809 38
Humanidades 28.90212766 29
Ciencias Medicas 28.90212766 29
Personal Administrativo 80.20340426 80
283 283
6.3 Periodo y lugar donde se desarrolla la investigación:
El lugar donde se llevó acabo el estudio es en las instalaciones del Comedor Central de la
UNAN-Managua, el periodo de realización es Julio-Noviembre del año 2015.
Diseño
Metodológico.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
60
6.4 Métodos e Instrumentos de recolección de datos:
Dada las características del tema a diagnosticar, la información se recolectó mediante fuentes
primarias, ya que la obtención de los datos fue a través del contacto directo con los sujetos
en estudio y el instrumento por el cual se registró la información fue la encuesta.
6.5 Plan de Tabulación de datos:
En esta investigación se realizaron algunos análisis para lograr los objetivos propuestos, que
es la Valoración del servicio que brinda el comedor central de la UNAN-Managua, en el
periodo Julio-Noviembre 2015, aplicando análisis factorial de correlaciones; dichos análisis
se realizaran en base a la información recolectada del personal encuestado y análisis factorial
de correlaciones como técnicas principales.
Como se dijo anteriormente la recolección de los datos es de fuentes primarias y por tanto
se explicara a continuación las variables que son la parte esencial del estudio.
La variable principal a analizar es la calidad del alimento, según el criterio de la persona,
dicha variable se considera como la principal del estudio, y con esto se pretende ver cuál ha
sido la opinión acerca de esta variable, para de esta manera crear un indicador de satisfacción
que pueda evaluar el grado de conformidad de los clientes.
Existen otras variables secundarias que no son menos importantes y que podrían tener un
efecto sobre la variable principal, estas son: sexo, departamento de origen, procedencia etc.
Para el procesamiento de la información se utilizara el software estadístico IMB SPSS
STATISTICS V.22 lo cual es una herramienta fundamental para lograr nuestros objetivos.
Los tipos de análisis a ejecutar se clasifican en las siguientes fases.
I fase: Esta fase consiste en hacer un estudio sociodemográficos del personal en estudio,
para determinar algunos estadísticos descriptivos de las variables, es decir tablas de
frecuencias para ver las opiniones más frecuentes acerca de una pregunta. Esto brindó
información importante de cuál es la variabilidad de las respuesta según los hábitos
alimenticios o gastronomías de las personas, para posteriormente realizar una prueba de
Diseño
Metodológico.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
61
dependencia entre las variables para determinar cuáles de esas están asociadas. Una vez
habiendo encontrado asociación en las variables se estudiara dicha asociación mediante las
tablas de contingencia que es un supuesto muy importante para el análisis de
correspondencia.
Dicho análisis consiste en interpretar el grado de asociación en las variables y con esto se
pretende encontrar índices de asociación entre las variables previamente asociadas, con la
finalidad de poderse representar gráficamente dichas asociaciones y de una vez poner en
manifiesto si existe relación entre los hábitos alimenticios de los encuestados y su lugar de
procedencia o la región de procedencia.
II fase: Consistió en hacer un análisis de fiabilidad para validar el instrumento utilizado.
Esta etapa abarca una serie de pruebas estadística tales como: la Prueba de Bartlett y KMO.
La prueba o test de esfericidad Bartlett que se hace con el objetivo de probar las correlaciones
de las variables, en este caso se espera que su significancia sea menor que 0.05 para rechazar
la hipótesis nula de la no correlación, y de esta manera concluir la correlación de las
variables. Ya que es un requisito de que las variables estén correlacionadas, para aplicar la
técnica multivariante AFC (Análisis factorial del correlación), que nos servirá para encontrar
factores que influyen en la calidad del servicio.
La prueba KMO (Káiser-Meyer-Olkin) es la adecuación de la muestra, se espera que este
cercana a 1, para poder concluir que la muestra esté bien representada, todos estos test tienen
la finalidad de encontrar esos factores que están influyendo en la calidad del servicio que
está brindando el comedor central de la UNAN Managua.
III fase: Una vez cumplida las dos fases anteriores, y habiendo llegado a la conclusión de
que hay correlación de las variables (supuesto principal del AFC) y la adecuación de la
muestra se procedió a realizar el análisis factorial de correlaciones (AFC), esto nos servirá
para crear los nuevos factores que serán nuestra nueva representación de nuestras variables
originales extrayendo la máxima variabilidad original que expliquen a los nuevos factores.
Diseño
Metodológico.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
62
Estos factores serán útil en la construcción de indicadores de satisfacción según los ítems de
la encuesta a través de un análisis de conglomerados.
6.6 Operacionalización de las variables:
Para este estudio se consideraron cierto número de variables, pero entre ellas las que más
destaca ¿Está satisfecho con la calidad en los alimentos que consume?, lo cual esta es
considerada como la variable principal en el estudio, también se encuentran otras variables
secundarias que son: Edad, sexo, Departamento de procedencia, entre otras.
A continuación se definirán algunas de las variables primarias y secundarias mencionadas
anteriormente.
VARIABLE DEFINICION SUBVARIABLES ESCALA DE
MEDICON INDICADORES
Cód.-tarjeta
Es la identificación
del personal
administrativo que
visita el comedor.
Cuantitativa
Edad Edad del personal
administrativo. Cuantitativa
Sexo Sexo del personal
administrativo.
Cualitativa. 1. Femenino 2. Masculino
Departa-
residencia
Hace referencia al
departamento de
residencia.
Cualitativa
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Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
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63
VARIABLE DEFINICION SUBVARIABLES ESCALA DE
MEDICON INDICADORES
Proceden-
personal
Procedencia del
personal
administrativo.
Cualitativa 1. Urbano 2. Rural
Estad-civil Estado Civil del
personal. Cualitativa
1. Soltero 2. Casado 3. Unión de hecho
Nivel-
académico
Nivel académico del
personal
entrevistado.
Cualitativa
1. Analfabeta 2. Primaria 3. Primaria Incompleta
4. Secundaria 5. Secundaria
Incompleta 6. Universitario
Calidad-
alimentos
¿Está satisfecho con
la calidad en los
alimentos que
consume?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Variación-
menú
¿Está satisfecho con
la variación del
menú servido en la
semana?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Menú-
completo
¿Está satisfecho con
el menú, le parece
completo en cuanto
a los elementos que
podrían conformar
un plato
tradicional?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Porción-
comida
¿Queda satisfecho
con la porción de
comida servida en el
comedor?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
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Metodológico.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
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64
VARIABLE DEFINICION SUBVARIABLES ESCALA DE
MEDICON INDICADORES
Atención
¿Está satisfecho con
la atención que
brinda el personal
del comedor?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Trato
¿Está satisfecho con
el trato de las
personas que sirven
la comida?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Tiempo-
espera
¿Está satisfecho con
el tiempo de espera
en la fila antes de
ser atendido?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Cuanto-
tiempo
¿Cuánto tiempo
promedio espera en
la fila, antes de ser
atendido? (minutos)
Cuantitativa
Tiempo-
adecuado
¿Cuánto cree usted
que sería adecuado
esperar? (minutos)
Cuantitativa
Rapidez-
atención
¿Está satisfecho con
la rapidez que el
personal le atiende?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Responde-
interrogantes
¿Está satisfecho con
la manera que el
personal responde a
sus interrogantes?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Ambiente-
dentro
¿Está satisfecho con
el ambiente dentro
del comedor?
Cualitativa 1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho
Diseño
Metodológico.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
65
VARIABLE DEFINICION SUBVARIABLES ESCALA DE
MEDICON INDICADORES
4. Bastante Satisfecho
5. Muy Satisfecho
Normas-
higiene
¿Está satisfecho con
las normas de
higiene que el
personal del
comedor toma al
momento de servir
los alimentos?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Limpieza-
recipientes
¿Está satisfecho con
la limpieza de los
recipientes
(bandejas) en los
que le sirven los
alimentos?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Preparación
¿Se siente
satisfecho y seguro
respecto a la
preparación
higiénica de los
alimentos
(Anomalías o
factores extraños
como cabellos o
insectos?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Limpieza-
local
¿Está satisfecho con
la limpieza del local? Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Limpieza-
cocina
¿Está satisfecho con
la limpieza donde se
procesan y sirven
Cualitativa 1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho
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alimentación que brinda el comedor central de la
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66
VARIABLE DEFINICION SUBVARIABLES ESCALA DE
MEDICON INDICADORES
los alimentos al
usuario?
4. Bastante Satisfecho
5. Muy Satisfecho
Condiciones-
mobiliario
¿Está satisfecho con
las condiciones del
mobiliario?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Condiciones-
recipientes
¿Está satisfecho con
las condiciones de
los recipientes
donde los alimentos
son puestos antes
de servir al usuario
la comida?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Área-dentro
¿Se siente
satisfecho con el
área dentro del
comedor, es
visualmente
atractiva, cómoda y
fácil de moverse
dentro de ella?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Ambiente-
personal
¿Está satisfecho con
el ambiente que
rodea al personal
del comedor,
considera que es
adecuado en cuanto
a tamaño y
condiciones?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Higiene-
exhibidor
¿Está satisfecho con
la higiene en los
exhibidores donde
mantienen la
comida?
Cualitativa
1. Nada Satisfecho 2. Poco Satisfecho 3. Satisfecho 4. Bastante
Satisfecho 5. Muy Satisfecho
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
67
RESULTADOS Y ANÁLISIS
CAPITULO I
1.1 Resultados del análisis descriptivo univariante.
A los datos del estudio “Valoración de parte de los usuarios del servicio de alimentación que
brinda el comedor central de la UNAN-Managua, en el periodo Julio-Noviembre 2015”, se
le han realizado análisis descriptivos para tener un conocimiento general de los usuarios del
comedor central.
En estas tablas y graficas se resumen información acerca del sexo, la edad, región y zona de
procedencia, el estado civil y el nivel académico de los estudiantes y trabajadores que visitan
el comedor central de la UNAN-Managua.
1.1.1 Tabla de frecuencia de Sexo:
Tabla 1
En la Tabla 1 podemos observar el sexo de los estudiantes universitarios y el personal
administrativo, siendo el sexo femenino el que predomina con un 52.3% con respecto al sexo
masculino con un 47.7%.
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
acumulado
Válido
Femenino 148 52.3% 52.3%
Masculino 135 47.7% 100.0%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
68
Grafica 1
1.1.2 Tabla descriptiva de la Edad:
En esta tabla se presentan algunos estadísticos aplicados a la variable edad.
Tabla 2 Grafica 1
La edad promedio de los estudiantes y personal administrativo está comprendida entre 24 y
25 años de edad según la Tabla 2, además podemos observar que el 50% de estos, tiene edad
inferior a 21 años. La edad mínima es 16 años y la edad máxima es 65. La edad que más
predomina entre los estudiantes y personal administrativos es de 20 años según podemos
observar en la Grafica 1.
1.1.3 Tabla de frecuencia de las regiones de procedencia:
En esta tabla se presenta la distribución de los usuarios que le dan uso al comedor según su
región de origen. Y para tener un mejor manejo de la información concentramos los 16
departamentos (de donde proviene los 283 encuestados) en 3 regiones.
Tabla 3
N Válidos 282
Perdidos 1
Media 24.55
Mediana 21.00
Desviación. Típ. 10.061
Mínimo 16
Máximo 65
Percentiles
10 18.00
20 18.00
80 27.00
90 41.40
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
acumulado
Válidos Pacífico 157 55.5% 55.5%
Central 96 33.9% 89.4%
Atlántico 30 10.6% 100.0%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
69
La Región del Pacifico con el 55.5 % representa más de la mitad de la población encuestada,
la Región Central con un 33.9% es la segunda en aportar individuos y consecuentemente la
Región del Atlántico con un 10.6%. Debemos considera que dentro de la población en estudio
encuestamos personal administrativo y esto influye en que la región pacifica represente más
de la mitad de la población en la muestra debido a la posición geográfica de la universidad.
1.1.4 Tabla de frecuencia de las Zonas de procedencias:
Tabla 4
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
acumulado
Válidos
Urbano 187 66.1% 66.3%
Rural 95 33.6% 100.0%
Total 282 99.6%
Perdidos Sistema 1 .4%
Total 283 100.0%
La Tabla 4 nos muestra la zona de procedencia de los estudiantes y del personal
administrativo que visitan el Comedor Central. A través de esta podemos observar que la
zona Urbano con un 66.1% predomina en cuanto a la zona Rural con un 33.6%,
perteneciendo así la mayoría de la población en estudio a la zona Urbano.
1.1.5 Tabla de frecuencia del Estado Civil:
Tabla 5
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
acumulado
Válidos
Soltero 236 83.4% 83.4%
Casado 41 14.5% 97.9%
Divorciado 2 .7% 98.6%
Hecho de unió libre 4 1.4% 100.0%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
70
La variable que se expresa a través de la Tabla 5, nos muestra el estado civil de los estudiantes
y personal administrativo que visita el comedor, mostrando que un 83.4% de la población se
encuentran soltero, el 14.5% casados, un 7% de casos de divorcios y el hecho de unión libre
con 1.4%. Siendo estudiantes la mayoría de la población en estudios, tiene lógica en que la
soltería predomine en cuanto al estado civil.
1.1.6 Tabla de frecuencia del Nivel Académico:
En esta tabla se presentan los diferentes niveles académicos que tienen los usuarios del
comedor central. Estos están divididos en: Secundaria Incompleta, Bachillerato, Universidad
Incompleta y Universitario. Cabe mencionar que para los estudiantes becados aplica solo la
categoría Universitario Incompleto o Bachillerato.
Tabla 6
Frecuencia Porcentaje Porcentaje
acumulado
Válidos
Secundaria Incompleta 8 2.8% 2.8%
Bachillerato 54 19.1% 21.9%
Universitario
incompleto 215 76.0% 97.9%
Universitario 6 2.1% 100.0%
Total 283 100.0%
Existe cierta variación en el Nivel Académico; una parte de la población en estudio, como lo
es el personal administrativo está directamente vinculado a la proporción de usuarios que
tienen secundaria incompleta con el 2.8%, el 19.1% son bachilleres, el 2.1% son
universitarios titulados y el complemento representa en su mayoría los becados que poseen
un nivel de universidad incompleta y algunos trabajadores del personal administrativo.
Analizaremos las siguientes tablas para conocer las opiniones en cuanto al nivel de
satisfacción del servicio que brinda el comedor central de la UNAN-Managua, por parte
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
71
de los becados internos y el personal administrativo que lo visitan, verificaremos si
existen elementos que influyan directamente en la percepción de los usuarios acerca de
la calidad del servicio. Estas variables fueron medidas a través de la escala de Likert y
posteriormente determinaremos si existen grupos de variables correlacionadas para la
formación de grupos homogéneos dentro de ellos.
1.1.7 Tabla de frecuencia de satisfacción en la Calidad en los alimentos
que se consumen en el comedor Tabla 7
Esta tabla representa la frecuencia de las opiniones en cuanto al nivel de la satisfacción
de los usuarios sobre la calidad en los alimentos. El 45.9% de los entrevistados no están
ni satisfechos ni insatisfecho, 25.1% están insatisfechos, 18% están insatisfecho, 7.4%
están muy insatisfechos y un 3.5% muy satisfechos con la calidad en los alimentos que
consumen.
La Calidad en los Alimentos que se Consumen en el
Comedor
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 21 7.4%
Insatisfecho 71 25.1%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 130 45.9%
Satisfecho 51 18.0%
Muy satisfecho 10 3.5%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
72
1.1.8 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción en la variación del
menú del comedor. Tabla 8
Variación del menú
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 27 9.5%
Insatisfecho 68 24.0%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 101 35.7%
Satisfecho 69 24.4%
Muy satisfecho 18 6.4%
Total 283 100.0%
La tabla anterior representa la frecuencia acerca del nivel de satisfacción en la variación
del menú del comedor Central de la UNAN-Managua. Como podemos observar de los
283 individuos entrevistados el 35,7% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 24.4% están
satisfechos, 24% insatisfechos, 9.5% muy insatisfechos y 6.4% muy satisfechos con la
variación del menú.
1.1.9 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción en, El menú le parece
completo, en cuanto a los elementos que podrían conformar una
comida. Tabla 9
El menú le parece completo, en cuanto a los elementos
que podrían conformar una comida
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 42 14.8%
Insatisfecho 60 21.2%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 88 31.1%
Satisfecho 65 23.0%
Muy satisfecho 28 9.9%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
73
Esta tabla representa el nivel de satisfacción de los 283 entrevistados, esto a que si el
menú les parece completo, en cuanto a los elementos que podría conformar una comida
completa y balanceada. De estos 31.1% no están ni satisfecho ni insatisfechos, 23% están
satisfechos, 21.2% están insatisfecho, 14.8% están muy insatisfechos y 9.9% están muy
satisfechos con que le menú es completo.
1.1.10 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción de la porción de
comida servida en el comedor. Tabla 10
A continuación se muestra el nivel de satisfacción de los encuestados en la porción de
comida servida en el comedor central, a través de la tabla de frecuencia. Donde vemos
que el 29.7% está insatisfecho, 21.2% no está ni satisfecho ni insatisfecho con la porción
de comida, 19.1% está satisfecho, 18.4% muy insatisfecho y 11.7% muy satisfecho.
Porción de comida servida en el comedor
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 52 18.4%
Insatisfecho 84 29.7%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 60 21.2%
Satisfecho 54 19.1%
Muy satisfecho 33 11.7%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
74
1.1.11 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción de la atención que
brinda el personal del comedor. Tabla 11
Atención que brinda el personal del comedor
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 49 17.3%
Insatisfecho 72 25.4%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 83 29.3%
Satisfecho 53 18.7%
Muy satisfecho 26 9.2%
Total 283 100.0%
Esta tabla de frecuencia muestra el nivel de satisfacción de los estudiantes becados
internos y el personal administrativos acerca de la atención que brinda el personal del
comedor. El 29.3% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 25.4% están insatisfecho, 18.7%
está satisfecho, 17.3% muy insatisfecho y 9.2 muy satisfecho con la atención que brinda
el personal que labora en el comedor central.
1.1.12 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción de la rapidez con que
el personal atiende. Tabla 12
Rapidez con que el personal le atiende
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 75 26.5%
Insatisfecho 87 30.7%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 64 22.6%
Satisfecho 40 14.1%
Muy satisfecho 17 6.0%
Total 283 100.0%
En esta tabla se muestra el nivel de satisfacción en la rapidez con el personal del comedor
atienden a los estudiantes becados internos y el personal administrativo, a través de la
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
75
frecuencia. Donde vemos que el 30.7% está insatisfecho, 26.5% muy insatisfecho, 22.6%
ni satisfecho ni insatisfecho, 14.1% está satisfecho y 6% muy satisfecho.
1.1.13 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción del trato de las
personas que sirven la comida.
Tabla 13
Trato de las personas que sirven la comida
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 49 17.3%
Insatisfecho 74 26.1%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 75 26.5%
Satisfecho 56 19.8%
Muy satisfecho 29 10.2%
Total 283 100.0%
En esta tabla podemos ver el nivel de satisfacción de los entrevistados acerca del trato de
las personas que sirven la comida en el comedor central por medio de la frecuencia.
Observamos que el 26.5% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 26.1% insatisfecho,
19.8% satisfecho, 17.3% muy insatisfecho y 10.2% muy insatisfecho con el trato que les
brindan las personas que sirven la comida.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
76
1.1.14 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción del tiempo de espera
en la fila antes de ser atendido. Tabla 14
Tiempo de espera en la fila antes de ser atendido
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 127 44.9%
Insatisfecho 72 25.4%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 51 18.0%
Satisfecho 21 7.4%
Muy satisfecho 12 4.2%
Total 283 100.0%
La tabla representa el nivel de satisfacción a través de una tabla de frecuencia que
describe la percepción de los encuestados del tiempo de espera en la fila antes de ser
atendidos. El 44.9% están muy insatisfechos, 25.4% insatisfechos, 18% no están ni
satisfecho ni insatisfechos, 7.4% están satisfechos y 4.2% muy insatisfechos con el
tiempo de espera.
1.1.15 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción de la manera en que
le personal responde a sus interrogantes. Tabla 15
La manera en que el personal responde a sus
interrogantes
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 74 26.1%
Insatisfecho 53 18.7%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 89 31.4%
Satisfecho 48 17.0%
Muy satisfecho 19 6.7%
Total 283 100.0%
Esta tabla muestra la frecuencia acerca del nivel de satisfacción de los entrevistados
acerca de la manera en que el personal que labora en el comedor central de la UNAN-
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
77
Managua responde a sus interrogantes. De modo que el 31.4% no está ni satisfecho ni
insatisfecho, 26.1% están muy insatisfecho, 18.7% insatisfechos, 17% satisfechos y 6.7%
muy insatisfechos con la manera que se responden sus interrogantes dentro del comedor.
1.1.16 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto al ambiente
dentro del comedor. Tabla 16
El ambiente dentro del comedor
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 27 9.5%
Insatisfecho 57 20.1%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 83 29.3%
Satisfecho 87 30.7%
Muy satisfecho 29 10.2%
Total 283 100.0%
Esta tabla representa el nivel de satisfacción de los encuestados acerca del ambiente
dentro del comedor. El 30.7% está satisfecho, 29.3% no está ni satisfecho ni insatisfecho,
20.1% está insatisfecho, 10.2% muy insatisfecho y 9.5% están muy insatisfechos con el
ambiente dentro del comedor.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
78
1.1.17 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a las normas
de higiene del personal tomadas al momento de servir los
alimentos. Tabla 17
Normas de higiene del personal en el momento de
servir los alimentos
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 15 5.3%
Insatisfecho 31 11.0%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 89 31.4%
Satisfecho 99 35.0%
Muy satisfecho 49 17.3%
Total 283 100.0%
Esta tabla muestra el nivel de satisfacción de los estudiantes internos y el personal
administrativo acerca de las normas de higiene que toma el personal que sirve los
alimentos en el comedor central. El 35% está satisfecho, 31.4% no está ni satisfecho ni
insatisfecho, 17.3% están muy satisfechos, 11% están insatisfecho y el 5.3% está muy
insatisfecho.
1.1.18 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a la limpieza
de los recipientes (bandejas) en los que le sirven los alimentos. Tabla 18
Limpieza de los recipientes (bandejas) en los que le sirven
los alimentos
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 39 13.8%
Insatisfecho 48 17.0%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 97 34.3%
Satisfecho 70 24.7%
Muy satisfecho 29 10.2%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
79
Esta tabla representa la frecuencia de las opiniones en cuanto al nivel de la satisfacción
de los usuarios acerca de la limpieza de los recipientes (bandejas) en los que le sirven los
alimentos. El 34.3% no están ni satisfecho ni insatisfecho, 24.7% está satisfecho, 17%
está insatisfecho, 13.8% está muy insatisfecho y el 10.2% está muy satisfecho con la
limpieza en las bandejas.
1.1.19 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a la
seguridad acerca de la preparación higiénica de los alimentos. Tabla 19
La seguridad respecto a la preparación higiénica de
los alimentos
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 18 6.4%
Insatisfecho 60 21.2%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 114 40.3%
Satisfecho 70 24.7%
Muy satisfecho 21 7.4%
Total 283 100.0%
Esta tabla representa el nivel de satisfacción de los 283 entrevistados, en cuanto a la
seguridad respecto a la preparación higiénica de los alimentos. El 40.3% no está ni
satisfecho ni insatisfecho, 24.7% está satisfecho, 21.2% está insatisfecho, 7.4% muy
satisfecho y el 6.4% muy insatisfecho con las medidas de higiene que se toman al
momento de preparar los alimentos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
80
1.1.20 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a la limpieza
del local. Tabla 20
La limpieza del local
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 12 4.2%
Insatisfecho 32 11.3%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 95 33.6%
Satisfecho 93 32.9%
Muy satisfecho 51 18.0%
Total 283 100.0%
Esta tabla representa el nivel de satisfacción de los encuestados acerca de la limpieza del
comedor. El 33.6% no está ni satisfecho ni insatisfecho, el 32.9% está satisfecho, 18%
están muy satisfechos, 11.3% están insatisfecho y el 4.2% está muy insatisfecho
con la limpieza dentro del comedor.
1.1.21 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a la limpieza
donde se procesan los alimentos. Tabla 21
Limpieza donde se procesan los alimentos
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 13 4.6%
Insatisfecho 41 14.5%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 106 37.5%
Satisfecho 92 32.5%
Muy satisfecho 31 11.0%
Total 283 100.0%
Esta tabla representa el nivel de satisfacción de los entrevistados acerca de la limpieza
donde se procesan los alimentos. El 37.5% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 32.5%
está satisfecho, 14.5% está insatisfecho, 11% muy satisfecho y 4.6% está muy
insatisfecho con la limpieza donde se procesan los alimentos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
81
1.1.22 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a la limpieza
y condiciones fuera del comedor. Tabla 22
Limpieza y condiciones fuera del comedor.
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 23 8.1%
Insatisfecho 44 15.5%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 80 28.3%
Satisfecho 95 33.6%
Muy satisfecho 41 14.5%
Total 283 100.0%
Esta tabla nos muestra el nivel de satisfacción de los estudiantes becados internos y el
personal administrativo que visitan el comedor, acerca de la limpieza y las condiciones
fuera dentro del comedor. El 33.6% está satisfecho, 28.3% no está ni satisfecho ni
insatisfecho, 15.5% está insatisfecho, 14.5% está muy satisfecho y 8.1% muy insatisfecho
con la limpieza y las condiciones fuera del comedor.
1.1.23 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a la higiene y
condiciones en los exhibidores donde mantienen la comida. Tabla 23
Esta tabla es la representación del nivel de satisfacción de los encuestados acerca de la
higiene y las condiciones de los exhibidores donde almacenan la comida. El 33.6% está
Higiene y condiciones en los exhibidores donde
mantienen la comida
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 14 4.9%
Insatisfecho 33 11.7%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 85 30.0%
Satisfecho 95 33.6%
Muy satisfecho 56 19.8%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
82
satisfecho, 30% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 19.8% está muy satisfecho, 11.7%
está insatisfecho y el 4.9% está muy insatisfecho.
1.1.24 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a las
condiciones del mobiliario del comedor. Tabla 24
Condiciones del mobiliario
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 31 11.0%
Insatisfecho 39 13.8%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 102 36.0%
Satisfecho 78 27.6%
Muy satisfecho 33 11.7%
Total 283 100.0%
Esta tabla muestra el nivel de satisfacción de los encuestados acerca de las condiciones
del mobiliario del comedor. El 36% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 27.6% está
satisfecho, 13.8% está insatisfecho, 11.7% está muy satisfecho y 11% está muy
insatisfecho con las condiciones del mobiliario.
1.1.25 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto a las
condiciones en los recipientes de la comida. Tabla 25
Condiciones en los recipientes de la comida
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 21 7.4%
Insatisfecho 51 18.0%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 87 30.7%
Satisfecho 100 35.3%
Muy satisfecho 24 8.5%
Total 283 100.0%
Esta tabla representa el nivel de satisfacción de los entrevistados acerca de las
condiciones de los recipientes donde se sirve o almacena la comida. El 35.3% está
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
83
satisfecho, 30.7% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 18% están insatisfecho, 8.5% muy
satisfecho y 7.4% muy insatisfecho con las condiciones físicas de los recipientes.
1.1.26 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto al área
dentro del comedor, es visualmente atractiva, cómoda y fácil de
moverse dentro de ella. Tabla 26
El área dentro del comedor, es visualmente
atractiva, cómoda y fácil de moverse dentro de ella
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 25 8.8%
Insatisfecho 52 18.4%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 81 28.6%
Satisfecho 91 32.2%
Muy satisfecho 34 12.0%
Total 283 100.0%
Esta tabla muestra el nivel de satisfacción de los estudiantes becados internos y el
personal administrativos que visitan el comedor, acerca de si el área del comedor es
visualmente atractiva, cómoda y fácil de moverse dentro de ella. 32.2% están satisfechos,
28.6% no están ni satisfecho ni insatisfechos, 18.4% están insatisfechos, 12% está muy
satisfecho y 8.8% están muy insatisfechos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
84
1.1.27 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto al ambiente
que rodea al personal del comedor, considera que es adecuado. Tabla 27
Ambiente que rodea al personal del comedor,
considera que es adecuado
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 17 6.0%
Insatisfecho 59 20.8%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 102 36.0%
Satisfecho 72 25.4%
Muy satisfecho 33 11.7%
Total 283 100.0%
En esta tabla se muestra el nivel de satisfacción de los entrevistados acerca del ambiente
que rodea al personal del comedor y si considera que es adecuado para la movilización
de estos. Como observamos el 36% no está ni satisfecho ni insatisfecho, 25.4% está
satisfecho, 20.8% está insatisfecho, 11.7% está muy satisfecho y 6% está muy
insatisfecho.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
85
1.1.28 Tabla de frecuencia del nivel de satisfacción respecto al estado de
los exhibidores donde mantienen la comida. Tabla 28
La tabla representa el nivel de satisfacción de los estudiantes becados internos y el
personal administrativo dentro de estudio, acerca del estado de los exhibidores donde
mantienen la comida; donde vemos que el 35.3% está satisfecho, el 30.7% no está ni
satisfecho ni insatisfecho, el 18% está insatisfecho, el 8.5% está muy satisfecho y el 7.4%
muy insatisfecho.
Estado de los exhibidores donde mantienen la
comida
Frecuencia Porcentaje
Muy Insatisfecho 21 7.4%
Insatisfecho 51 18.0%
Ni satisfecho, ni insatisfecho 87 30.7%
Satisfecho 100 35.3%
Muy satisfecho 24 8.5%
Total 283 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
86
1.2 Resultados del análisis descriptivo bivariante.
A continuación describiremos el consumo de algunos alimentos que consideramos que
podrían incidir en la percepción del personal administrativo y becados internos, en cuanto a
la calidad de los alimentos y el servicio que brinda el comedor central de la UNAN-Managua,
según su región de procedencia. Para esto realizamos una gráfica donde se refleja el consumo
de cada alimento por región de procedencia.
Grafica 2
Como apreciamos en la gráfica donde se representa el consumo según la región de
procedencia, los mayores consumidores de plátano son los que proceden de la región del
pacifico con un 61.7%, en esta misma región observamos que productos como el queso con
un 63.9%, el pan con el 61.8% y aproximándose a un 50% de los consumidores habitualmente
se alimentan de la tortilla.
En la región central sobre salen productos de consumo como el café con un alto segmento
de consumidores 58.8% y algunos productos lácteos como la leche sobre saliendo con un
aproximado de 63.4% de los encuestados que la consumen, la cuajada con un 58.1% y la
Platano Queso Pan Tortilla Café Leche Cuajada Crema Marisco Yuca
Pacifico 61.70% 63.90% 61.80% 49.80% 21.30% 9.80% 25.80% 21% 44.60% 31.90%
Centro 22.60% 24.30% 20.60% 38.10% 58.80% 63.40% 58.10% 60% 15.40% 19.10%
Atlántico 15.70% 11.90% 17.60% 12.10% 20% 26.80% 16.10% 19% 40% 48.90%
61.70% 63.90% 61.80%
49.80%
21.30%
9.80%
25.80%21%
44.60%
31.90%
22.60% 24.30%20.60%
38.10%
58.80%63.40%
58.10% 60%
15.40%19.10%
15.70%11.90%
17.60%12.10%
20%26.80%
16.10% 19%
40%
48.90%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
PO
RC
ENTA
JE
Consumo de alimentos segun región de procedencia
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
87
crema con un 60% en esta región; esto se debe de que en esta región se encuentran algunos
departamentos los cuales tienen una gran facilidad en la adquisición de estos productos, ya
que la gastronomía en esta región está vinculada a los productos lácteos (Matagalpa,
Chontales) y cosecha del café (Jinotega y Ciertas áreas de Matagalpa).
En las regiones Autónomas hay dos productos que son consumidos habitualmente como son:
la yuca que aproximadamente un 50% de los consumidores de este producto pertenecen a
esta región y los mariscos, que de un 100% de personas encuestados un 40% corresponde al
atlántico, cabe destacar que la región del pacifico posee un 44.6% en el consumo de
mariscos, esto debido a que la mayoría (55,5%) de las personas encuestadas son de dicha
región y tan solo el 10.6% es apenas de la región de atlántico, subsecuentemente seguiremos
explorando la base para definir la correspondencia de dichos alimentos según la procedencia
del consumidor.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
88
CAPITULO II
2 Describir las características sociodemográficas del personal
administrativo y becados internos para determinar si existe una relación
entre su procedencia y sus hábitos alimenticios.
2.1 Tablas de contingencia y Análisis de dependencia a través de la prueba Chi-
cuadrado entre la variable procedencia y hábitos alimenticios de los estudiantes becados
internos y personal administrativo.
Como uno de los primeros supuestos a contrastar, fue la relación de dependencia entre las
variables en estudio. Como bien se ha explicado en la teoría anteriormente expuesta, el
análisis de correspondencia actúa bajo el supuesto de dependencia entre variables que
analizamos para dar solución al primero de los objetivos.
Una de las principales herramientas que expone este estudio es el estadístico Chi-cuadrado,
ya que el antes mencionado es utilizado en variables cualitativas mediante el uso de las tablas
de contingencia, midiendo así la relación de dependencia entre variables donde el valor del
𝑝 asociado a nuestro estadístico determina dicha relación. En caso en que nuestro p- asociado
fuese menor que nuestra significancia (𝑝 < 𝛼), se rechazara nuestra hipótesis nula de
independencia y se concluirá que hay asociación entre las variables.
A continuación se determinará si cada uno de los productos alimenticios está relacionado con
la región de procedencia, esto con el fin de garantizar como paso previo el uso de la técnica
multivalente (análisis de correspondencia), en caso de no existir alguna dependencia entre
cada par de variables carece de sentido seguir el análisis en esa variable.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
89
2.1.1 Tabla de contingencia entre el consumo de Plátano con la Región de procedencia
del personal entrevistado.
La siguiente tabla muestra el cruce de variables consumo de plátano y región de procedencia. Tabla 29
Departamentos agrupados en
Regiones. Total
Pacífico Centro Atlántico
Plátan
o
Si
Frecuencia
esperada 63.8 39.0 12.2 115.0
% Región 45.2% 27.1% 60.0% 40.6%
No
Frecuencia
esperada 93.2 57.0 17.8 168.0
% Región 54.8% 72.9% 40.0% 59.4%
Total
Frecuencia
esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% dentro de Región 100.0% 100.0% 100.0% 100.0
%
La Tabla 29 muestra la distribución regional de los encuestados según el consumo del
plátano, 71 individuos que representan el 45.2% de los individuos procedentes de la región
del pacifico, lo consumen frecuentemente y 86 individuos que corresponden al 54.8% no
posee el hábito de consumo de este alimento en esta región. Cabe destacar que es la región
que más lo consume con un 61.7% siendo esto más de la mitad, solo el 27.1% afirman
consumir plátano en la región central y en la región del atlántico 60% de las personas
entrevistadas habitualmente lo consume.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
90
2.1.2 Prueba Chi-cuadrado del consumo de Plátano por la Región de procedencia,
para comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba estadística 𝑿𝟐.
En la Tabla 30 se estudia la dependencia entre el consumo de plátano y la región de
procedencia, tomando en cuenta las frecuencias esperadas de cada una de las casillas. Para
esto es necesario que la prueba 𝜒2, para el caso de una muestra, no debe emplearse siempre
y cuando más del 20% de las frecuencias esperadas sean menores que 5, o cuando cualquier
frecuencia esperada es menor que uno (𝐶𝑜𝑐ℎ𝑟𝑎𝑛, 1954).
Al hacer el tés en el Software Estadístico SPSS V22. (IBM), en la parte inferior del recuadro
nos muestra un mensaje donde nos brinda la información que necesitamos antes de proceder
a interpretar el estadísticos Chi-Cuadrado y poder contrastar su hipótesis (dependencia). En
este caso nos especifica que el 0% de las casillas tiene una frecuencia esperada inferior a 5,
lo cual para el caso de la variable ¨Consumo De Plátano¨ nos permite proseguir a contrastar
la hipótesis de dependencia.
Para este coso nos planteamos las hipótesis siguientes:
𝑯𝟎: 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑙á𝑎𝑛𝑜 𝑦 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎
𝑯𝒂: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑙𝑎𝑡𝑎𝑛𝑜 𝑦 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎
Tabla 30
Valor 𝐺𝑙 Sig. asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 13.342ª 2 .001
Razón de verosimilitudes 13.599 2 .001
Asociación lineal por lineal .062 1 .804
N de casos válidos 283
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
91
0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
La frecuencia mínima esperada es 12.19.
Como nuestro p-asociado es igual a 0.001 (𝑝 = 0.001) y nuestra significancia es 0.05 (𝛼 =
0.05), se rechaza la 𝐻0 de independencia (𝑝 < 𝛼, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟 0.001 < 0.05) y se concluye que
existe relación significativa entre el consumo de plátano y la región de procedencia de los
becados y personal administrativo.
2.1.3 Tabla de contingencia entre el consumo de Tortillas con la Región de
procedencia del personal entrevistado.
A continuación se muestra el cruce de variables consumo de tortilla y región de procedencia.
Tabla 31
Departamentos agrupados en Regiones.
Total Pacífico Centro Atlántico
Tortilla
Si Frecuencia esperada 119.3 72.9 22.8 215.0
% Región 68.2% 85.4% 86.7% 76.0%
No Frecuencia esperada 37.7 23.1 7.2 68.0
% Región 31.8% 14.6% 13.3% 24.0%
Total
Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Tortilla 55.5% 33.9% 10.6% 100%
% Regiones 100.0% 100.0% 100% 100%
La personas procedentes de la región del pacifico constituyen una gran proporción con un
55.5% de la muestra total, siendo los que más se alimenta habitualmente de tortilla con un
49.8%. Del total de estudiantes y personal administrativo encuestado que pertenecen a la
región central un 85.4% consumen normalmente este producto. Así como también 86.7% de
los individuos que provienen del atlántico consumen con frecuencia este alimento siendo una
proporción alta.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
92
2.1.4 Prueba Chi-cuadrado para el consumo de la Tortilla por la Región de
procedencia, para comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba
estadística 𝑿𝟐.
Para el caso del consumo de plátanos según las 3 grandes regiones de nuestro país,
encontramos que no hay categorías con frecuencias esperadas menores que cinco, por
tanto se plantean las hipótesis siguientes con el fin de determinar la dependencia entre
estas dos variables.
Las hipótesis consideradas en esta prueba son:
𝑯𝟎: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑟𝑡𝑖𝑙𝑙𝑎𝑠 𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
𝑯𝒂: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑡𝑜𝑟𝑡𝑖𝑙𝑙𝑎𝑠 𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
Tabla 32
Valor 𝐺𝑙 Sig. asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 11.829 2 .003
Razón de verosimilitudes 12.302 2 .002
N de casos válidos 283
0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
La frecuencia mínima esperada es 7.21.
Como nuestro valor-p de la Tabla 32 es igual a 0.003 y con una significancia de α = 0.05, se
rechaza 𝐻0 (𝑝 < 𝛼, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟 0.003 < 0.05), y se concluye que hay dependencia entre el
consumo de tortillas y la región de procedencia del entrevistado, o bien, dicho de otra manera
el consumo de tortilla está asociada con la región de donde proceden los estudiantes internos y
el personal administrativo.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
93
2.1.5 Tabla de contingencia entre el consumo de Café con la Región de procedencia
del personal entrevistado.
La siguiente tabla muestra el cruce de variables entre el consumo de café y la región de
procedencia. El café en el país normalmente se cultiva en las zonas altas con clima fresco.
Tabla 33
Departamentos Agrupados en
Regiones. Total
Pacífico Centro Atlántico
Café
Si Frecuencia esperada 44.4 27.1 8.5 80.0
% Región 10.8% 49.0% 53.3% 28.3%
No Frecuencia esperada 112.6 68.9 21.5 203.0
% dentro de Región 89.2% 51.0% 46.7% 71.7%
Total Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Regiones 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
En la Tabla 33 observamos que los estudiantes internos y el personal administrativo que
pertenecen a la región del atlántico con el 53.3% de los que consumen café dentro de esa
región, luego vemos a la región central con un 49% de total dentro de esa región y por ultimo
a la región del pacifico con 21.2% de un 100%. Destacando un análisis por columna y de
manera general el consumo frecuente de los encuetados es solamente en un 28.3%.
2.1.6 Prueba Chi-cuadrado para el consumo de Café por la Región de procedencia,
para comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba estadística 𝑿𝟐.
Las hipótesis consideradas en esta prueba son:
𝑯𝟎: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑓𝑒 𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.. 𝑯 𝒂
: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑎𝑓𝑒 𝑦 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
94
En la Tabla 34 se quiere estudiar si existe dependencia entre el consumo del café y la región
de procedencia; habiéndose planteado las hipótesis anteriores se puede notar que nuestro p-
valor es 0.00 y nuestra significancia es 0.05 (𝑝 < 𝛼), por tanto se puede concluir que el hábito
de consumo de café es dependiente a la región de procedencia de las personas, o lo que es
lo mismo la variable consumo de café está asociado a la región de donde proceden los
entrevistados.
Tabla 34
Valor 𝑔𝑙 Sig. asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 53.112a 2 .000
Razón de verosimilitudes 54.867 2 .000
Asociación lineal por lineal 46.043 1 .000
N de casos válidos 283
a. 0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
b. La frecuencia mínima esperada es 8.48.
2.1.7 Tabla de contingencia entre el consumo de Pan con la Región de procedencia del
personal entrevistado.
La tabla muestra el cruce de variables entre consumo de pan y región de procedencia.
Tabla 35
Departamentos Agrupados en
Regiones. Total
Pacífico Centro Atlántico
Pan
Si
Frecuencia esperada 56.6 34.6 10.8 102.0
% Si consumen Pan 61.8% 20.6% 17.6% 100.0%
% Región 40.1% 21.9% 60.0% 36.0%
No Frecuencia esperada 100.4 61.4 19.2 181.0
% Región. 59.9% 78.1% 40.0% 64.0%
Total Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Región 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
95
De manera general 36% de los estudiantes internos y el personal administrativo consumen
frecuentemente de pan. Detallando el consumo de pan región por región, se destaca por su
consumo la región del pacifico con un 61.8%, luego tenemos la región central con un 20.6%
y por último la región del atlántico con un 17.6%.
2.1.8 Prueba Chi-cuadrado para el consumo Pan por la Región de procedencia, para
comprobar dependencia entre las variables a través la prueba estadística 𝑿𝟐.
Las hipótesis consideradas para el consumo de pan según las diferentes regiones del país
se plantean a continuación.
𝑯𝟎: 𝑁𝑜 𝑒𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑎𝑛 𝑦 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
𝑯𝒂: 𝐸𝑥𝑖𝑠𝑡𝑒 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑐𝑖𝑜𝑛 𝑒𝑛 𝑒𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑎𝑛 𝑦 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
Para el consumo de pan nuestro p valor asociado nos da 0.00 con una significancia de 0.05,
por tanto como 𝑃 < 𝛼 se rechaza 𝐻0 de independencia entre las variables y se concluye que
el consumo de pan está relacionado con la procedencia.
Tabla 36
Valor 𝐺𝑙 Sig. asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 16.965ª 2 .000
Razón de verosimilitudes 17.243 2 .000
Asociación lineal por lineal .020 1 .888
N de casos válidos 283
a. 0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
b. La frecuencia mínima esperada es 10.81.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
96
2.1.9 Tabla de contingencia entre el consumo de Queso con la Región de procedencia
del personal entrevistado.
La tabla muestra el cruce de variables entre consumo de queso y región de procedencia.
Tabla 37
Departamentos Agrupados en
Regiones. Total
Pacífico Centro Atlántico
Queso
Si Frecuencia esperada 112.1 68.5 21.4 202.0
% Región. 82.2% 51.0% 80.0% 71.4%
No Frecuencia esperada 44.9 27.5 8.6 81.0
% Región. 17.8% 49.0% 20.0% 28.6%
Total Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Región. 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
De la población objetivo del estudio el 71.4% consume este alimento derivado de la leche,
donde se consume más frecuentemente en la región del pacificó tomando un porcentaje de
consumo frecuente por esta región de un 82.2%, sobresaliendo en relación a las otras
regiones.
2.1.10 Prueba Chi-cuadrado del consumo de Queso por la Región de procedencia, para
comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba estadística 𝑿𝟐.
Para el consumo de queso con la región de procedencia se quiere determinar la dependencia
entre estas dos variables, para esto se plantea las siguientes hipótesis.
𝑯𝟎: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒𝑠𝑜 𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
𝑯𝒂: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑞𝑢𝑒𝑠𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
97
Tabla 38
Valor 𝐺𝑙 Sig. asintótica (bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 29.468a 2 .000
Asociación lineal por lineal 7.725 1 .005
N de casos válidos 283
a. 0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
b. La frecuencia mínima esperada es 8.59.
Como nuestro valor p es 0.00 se compara con nuestra significancia 0.05 se puede notar que
𝑃 < 𝛼, por tanto se concluye que el consumo de queso está asociado a la región de
procedencia, o dicho de otra manera el consumo de esta depende de la región de donde
procede el personal encuestado.
2.1.11 Tabla de contingencia entre el consumo de Cuajada con la Región de
procedencia del personal entrevistado.
La Tabla 39 muestra el cruce de variable entre consumo de cuajada y región de procedencia.
Tabla 39
Departamentos Agrupados en
Regiones. Total
Pacífico Centro Atlántico
Cuajada
Si Frecuencia esperada 68.8 42.1 13.1 124.0
% Región 20.4% 75.0% 66.7% 43.8%
No Frecuencia esperada 88.2 53.9 16.9 159.0
% Región 79.6% 25.0% 33.3% 56.2%
Total Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Región. 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
La cuajada es mayormente consumida por los estudiantes internos y el personal
administrativo que pertenece a la región central, de los 96 individuos que pertenecen a esta
región el 75% consumen cuajada habitualmente, ósea esto representa de los consumidores
tiene cierta habitualidad en el consumo de este producto. En la región del atlántico de los 30
individuos encuestados el 66% dentro de la región consume frecuentemente este producto.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
98
En la región del pacifico 32 de 157 individuos pertenecientes a esta región consumen cuajada,
o sea el 20.4% se alimentan de este insumo.
2.1.12 Prueba Chi-cuadrado para el consumo de Cuajada por la Región de procedencia,
para comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba estadística 𝑿𝟐.
Para el consumo de Cuajada y la región de procedencia se quiere determinar la dependencia
entre estas dos variables, para esto se plantea las siguientes hipótesis
Las hipótesis consideradas en esta prueba son:
𝑯𝟎: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑢𝑎𝑗𝑎𝑑𝑎 𝑛𝑜 𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠.
𝑯𝒂: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑐𝑢𝑎𝑗𝑎𝑑𝑎 𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠.
Como nuestro valor p es 0.00 se compara con nuestra significancia 0.05 siendo esta menor
que la significancia (𝑃 < 𝛼), se rechaza la hipótesis nula y por tanto se concluye que el
consumo de Cuajada está asociado a la región de procedencia, o dicho de otra manera el
consumo de esta depende de la región de donde procede el personal encuestado.
Tabla 40
Valor 𝑔𝑙 Sig. asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 79.307a 2 .000
Razón de verosimilitudes 83.047 2 .000
Asociación lineal por lineal 59.313 1 .000
N de casos válidos 283
a. 0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
b. La frecuencia mínima esperada es 13.14.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
99
2.1.13 Tabla de contingencia entre el consumo de Yuca con la Región de procedencia
del personal entrevistado.
La siguiente tabla representa el cruce de variable entre el consumo de yuca y la región de
procedencia.
Tabla 41
Departamentos Agrupados en regiones
Total Pacífico Centro Atlántico
Yuca
Si Frecuencia esperada 26.1 15.9 5.0 47.0
% Región 9.6% 9.4% 76.7% 16.6%
No Frecuencia esperada 130.9 80.1 25.0 236.0
% Región 90.4% 90.6% 23.3% 83.4%
Total Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Región 100.0% 100.0% 100.0% 100.0%
Del total de estudiantes internos y el personal administrativo que fueron encuestados el
16.6% consume frecuentemente yuca, tomando este porcentaje como un 100%, podríamos
decir que 9.6% de estos individuos pertenecen a la región del pacifico, 9.4% a la región
central y 79.7 a la región del atlántico. Es importante resaltar que el 76.7% de las personas
originarias de la región del atlántico consumen yuca.
2.1.14 Prueba Chi-cuadrado del consumo de yuca por la región de procedencia, para
comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba estadística 𝑿𝟐.
Las hipótesis a contrastar en esta prueba son:
𝑯𝟎: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑦𝑢𝑐𝑎 𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑝𝑒𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑖𝑐𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑛𝑡𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜.
𝑯𝒂: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑢𝑠𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑦𝑢𝑐𝑎 𝑒𝑠𝑡𝑎 𝑎𝑠𝑜𝑐𝑖𝑎𝑑𝑜 𝑎 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑒𝑠𝑡𝑟𝑒𝑣𝑖𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜.
Se quiere determinar la dependencia que tiene el consumo de yuca según la región de donde
procede el entrevistado. En la Tabla 42 se obtuvo un valor de p asociado a nuestro estadístico
𝜒2 de 0.00 con una significancia de 0.05 (𝑝 < 𝛼, 𝑒𝑠 𝑑𝑒𝑐𝑖𝑟 0.00 < 0.05), de modo que se
haya dependencia en estas dos variables aunque una de las casillas tenga una frecuencia
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
100
esperada menor que 5 con una representación mínima esperada de 4.98 esta no se puede
descartar porque no representa un porcentaje de frecuencias esperadas mayor al 20% ya que
solo representa un 16.7%.
Tabla 42
Pruebas de Chi-cuadrado
Valor 𝑔𝑙 Sig. asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 87.400ª 2 .000
Razón de verosimilitudes 63.183 2 .000
Asociación lineal por lineal 46.838 1 .000
N de casos válidos 283
a. 1 casillas (16.7%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5.
b. La frecuencia mínima esperada es 4.98.
2.1.15 Tabla de contingencia entre el consumo de la Lácteos Líquidos con la Región de
procedencia del personal entrevistado. Tabla 43
La tabla 43 muestra el consumo de los lácteos líquidos según las regiones del país, por lo
cual de los que consumen Lácteos Líquidos el 57.7% de las personas corresponde a los que
provienen de la zona central del país, teniendo en cuenta que dicha zona contiene a
departamentos como Chontales, Boaco, Matagalpa y Rio san Juan que son unos de los
departamentos en cual la ganadería es uno de los rubros principales, donde estos
departamentos su principal actividad económica es la antes mencionada.
Departamentos Agrupados en Regiones.
Total Pacífico Centro Atlántico
Lácteos
Líquidos
Si Frecuencia esperada 57.7 35.3 11.0 104.0
% Región. 15.3% 62.5% 66.7% 36.7%
No Frecuencia esperada 99.3 60.7 19.0 179.0
%Región. 84.7% 37.5% 33.3% 63.3%
Total Frecuencia esperada 157.0 96.0 30.0 283.0
% Lácteos Líquidos 55.5% 33.9% 10.6% 100%
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
101
2.1.16 Prueba Chi-cuadrado para el consumo de Lácteos Líquidos por la Región de
procedencia, para comprobar dependencia entre las variables a través de la prueba
estadística 𝑿𝟐.
Se quiere determinar si existe relación o dependencia entre el consumo de lácteos líquidos y
la región de procedencia, para esto se plantean las siguientes hipótesis a contrastar:
𝑯𝟎: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑙á𝑐𝑡𝑒𝑜𝑠 𝑙í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠
𝑯𝒂: 𝐸𝑙 𝑐𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑙á𝑐𝑡𝑒𝑜𝑠 𝑙í𝑞𝑢𝑖𝑑𝑜𝑠 𝑛𝑜 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎 𝑠𝑒𝑔𝑢𝑛 𝑙𝑎 𝑟𝑒𝑔𝑖𝑜𝑛 𝑑𝑒 𝑝𝑟𝑜𝑐𝑒𝑑𝑒𝑛𝑐𝑖𝑎 𝑑𝑒 𝑙𝑜𝑠 𝑒𝑛𝑐𝑢𝑒𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜𝑠.
Tabla 44
Pruebas de Chi-cuadrado
Valor gl Sig. asintótica
(bilateral)
Chi-cuadrado de Pearson 70.052a 2 .000
Razón de verosimilitudes 72.713 2 .000
Asociación lineal por lineal 60.042 1 .000
N de casos válidos 283
a. 0 casillas (0.0%) tienen una frecuencia esperada inferior a 5. La frecuencia mínima
esperada es 11.02.
Según nuestro valor asociado a nuestro valor de 𝜒2 de la Tabla 44, nos indica que nuestro p-
valor es igual a 0.00 y nuestra significancia es igual a 0.05, esto es 𝑃 < 𝛼. Por tanto
rechazaos la hipótesis nula de independencia entre las variables y se concluye que el consumo
de crema no varía según la región de procedencia.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
102
2.2 Análisis de correspondencia múltiple.
Reducción de la dimensionalidad.
Obtenida cada uno de los análisis de las tablas de contingencia y pruebas Chi-cuadrado,
cuadro 29-44, el AC opera sobre la misma, determinando un sub-espacio óptimo para la
representación de los perfiles (variables de consumo). Las observaciones multivariadas se
grafican en plano para así poder identificar las asociaciones de mayor peso entre las
modalidades de varias variables cualitativas.
En la mayoría de las aplicaciones de AC, las tablas de contingencia pueden tener más filas y
columnas debido a las múltiples variables, en consecuencia, los perfiles se ubican en espacios
de mayor dimensionalidad. Para visualizar la posición relativa de los perfiles es necesario
reducir esa dimensionalidad pero eso implica una pérdida de información.
Tabla 45
Resumen del modelo
Dimensión Alfa de Cronbach Varianza explicada
Total (Autovalores) Inercia % de la varianza
1 .713 2.732 .304 30.355%
2 .524 1.871 .208 20.786%
Total 4.603 .511 51.141%
Media .636a 2.301 .256 25.571%
a. El Alfa de Cronbach Promedio está basado en los autovalores promedio.
Observemos que aquí lo que nos indica es la calidad de la representación que veremos luego.
Fijémonos especialmente en la llamada Proporción de la inercia explicada. Vemos que la
primera dimensión, el primer eje (la primera componente principal, en términos del Análisis
de componentes principales) explica de manera porcentual el 30.355% de la inercia. La
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
103
inercia es un sinónimo de varianza. La segunda dimensión explica el 20.78%. En total con
las dos dimensiones que acumulamos un 51.141% de varianza explicada.
Gráfico de Discriminación.
También conocido como grafica de relación entre variables y dimensión, este hace una
representación de cada variable con una dirección dependiente de la dimensión donde la
variable está cargando, para determinar las cualidades que tienen una mayor relación.
En este caso la variables ¨departamentos agrupados en regiones¨ es la variable denominada
independiente, esta de manera equitativa aporta a la dimensión 1 como para la dimensión 2.
El grafico muestra claramente los grupos de variables que se pudiesen agrupar según las
distancias entre cada una de las variables.
Las agrupaciones se muestran claramente en el grafico bidimensional, diagrama conjunto
de puntos de categoría. (Biplots)
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
104
Representación grafico bidimensional. (Biplots).
Definido el subespacio, para verlo gráficamente se adopta una representación bidimensional
(𝑅2), ya que si aumentamos la dimensionalidad del espacio si bien se gana en exactitud se
pierde en visualización de los puntos
El prefijo bi refleja la característica de que tanto observaciones como variables son
representadas en el mismo gráfico. Esta representación se basa en el producto escalar entre
vectores fila y vectores columna, por lo tanto depende más de las longitudes y de los ángulos
formados por los vectores que de las distancias entre puntos. Las variables y observaciones
son graficadas como vectores desde el origen o centroide. Las distancias entre puntos filas
miden la discrepancia entre perfiles filas. Los puntos filas muy cercanos en el gráfico, tienen
similar perfil fila. Distancias desde el origen (centroide) indican la discrepancia entre los
perfiles filas y el centroide fila o la distribución fila marginal.
Por otro lado, los ángulos entre los vectores que representan las variables pueden ser
interpretados en términos de las correlaciones entre variables. Ángulos de 90o entre dos
variables indican que ambas variables no se encuentran correlacionadas. Alejamientos de
este valor (tanto sea en valores menores como mayores a 90𝑜) implican correlación (positiva
o negativa). Es decir un ángulo cercano a cero implica que ambas variables están fuertemente
correlacionadas en forma positiva y un ángulo cercano al ángulo llano entre dos variables
indica que ambas muestran fuerte correlación negativa.
El siguiente cuadro es una representación biplot correspondiente a las habitualidades
alimenticias anteriormente analizadas y las regiones de procedencia de la población en
estudio.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
105
ANALISIS CORRESPONDENCIA MULTIVARIADO
Análisis de correspondencia, relacionando variables, región y consumo donde cada uno de
los círculos son los segmentos que gráficamente se pueden observar cada círculo representa
a cada una de las regiones del país. Donde se muestra como la yuca es consumida
habitualmente por la región atlántica. En la región central tenemos que los encuestados
consumen frecuentemente los productos como es el café, lácteos líquidos y la cuajada. Por el
pacifico existen ciertas preferencias como lo son la tortilla, el plátano, el queso y el pan.
Se muestra
como la Yuca
es consumido
por la Región
Atlántica.
En la región central tenemos que los
encuestados habitualmente consumen
productos como el café, lácteos líquidos, la
cuajada.
Los encuestados que son
procedentes de los departamentos
del pacifico consumen habitualmente
Plátano, Tortilla, Queso y Pan.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
106
CAPITULO III
3 Identificar los factores que influyen en la calidad del servicio para la
satisfacción de los becados internos y personal administrativo.
3.1 Análisis de variables a través de análisis multivariado para formar grupos
homogéneos.
Uno de los objetivos de esta investigación consiste identificar los factores que influyen en
la calidad del servicio brindado a los becados internos y personal administrativo. Para el
cumplimiento de esté pondremos en uso una técnica multivariante como herramienta para
determinar mediante las 22 variables los grupos homogéneos a estudiados a continuación.
3.1.2 Supuestos necesarios para la aplicación del Análisis factorial de correlación
(AFC).
3.1.2.1 Análisis e hipótesis de Correlación.
Existen un número importante de coeficientes estadísticos. De todos ellos el coeficiente de
correlación múltiple es el más conocido. Este mide el grado de asociación lineal entre
variables; cuando estos son bajos, las variables podrían ser eliminadas del modelo; y cuando
son altos la matriz se considera adecuada para ser sometida a un análisis factorial.
En las salidas del SPSS VS22 brinda información de los coeficientes, midiendo el grado de
asociación entre las variables y su nivel de significancia, dando los niveles críticos
unilaterales asociados a cada coeficiente para contrastar una prueba de hipótesis para cada
par de variables, donde la hipótesis es:
Ho: No existe correlación lineal entre las variables
Ha: Existe correlación lineal entre las variables involucradas.
Dado los resultados representados (Tabla Anexos Significancia Unilateral), se puede
observar que en las 22 variables sometidas a esta prueba de hipótesis en todos los casos se
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
107
rechazan la hipótesis nula y se concluye que existe correlación lineal entre cada par de las
variables involucradas.
De manera general se procederá a contrastar ciertas pruebas para determinar si el análisis
factorial de correlaciones es adecuado en el conjunto de variables a analizar.
3.1.2.2 Determinante de la matriz de correlaciones.
De manera general el determinante de la matriz de correlación es otro indicador de
asociación, este valor aparece en una nota a pie de la tabla. El determinantes entre más
próximos a cero (en este caso 0.003) están indicando que las variables utilizadas están mejor
linealmente relacionadas, lo que significa que el análisis factorial es una técnica permitida
para analizar esas variables.
Tabla 46
Matriz de covarianza
a. Determinante = .003
Otras de las pruebas de gran importancia para el cumplimiento de los supuestos de la técnica
multivariante AFC son los siguientes.
3.1.2.3 Prueba de esfericidad de Bartlett y KMO.
Tabla 47
KMO y prueba de Bartletta
Medida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. .927
Prueba de esfericidad de
Bartlett
Chi-cuadrado aproximado 2940.257
gl 231
Sig. .000
a. Basado en correlaciones
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
108
La prueba a contrastar es la prueba de esfericidad de Bartlett, contrasta la hipótesis nula de
que la matriz de correlaciones es una matriz identidad, al rechazar la hipótesis nula
estaremos probando uno de los supuestos del AFC al cumplir que las variables estén
correlacionadas.
I: Matriz identidad.
R: Matriz de correlación.
𝐻0 = 𝑅 = 𝐼 𝐻𝑎 = 𝑅 ≠ 𝐼
Se rechaza 𝐻𝑜 si P < α
P: 0.000 α: 0.05
¿Es P < 𝛼?
Si, por lo que concluimos que la matriz de correlaciones no es igual a la matriz identidad y
podemos garantizar uno de los supuestos para la aplicación del AFC.
3.1.2.4 Estadístico Keiser-Meyer-Olkin (K.M.O).
Él estadístico KMO varía entre O y 1. Los menores que 0.5 indican que no debe utilizarse el
análisis factorial con los datos muéstrales que se están analizando. En este caso el estadístico
nos resultó ser de 0.927 considerando que la muestra es apropiada para la aplicación del
AFC.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
109
3.2 Extracción.
Una vez que se ha determinado que el Análisis Factorial es una técnica apropiada para
analizar los datos, debe seleccionarse el método adecuado para la extracción de los factores.
Existen diversos métodos cada uno de ellos es aplicable a la naturaleza de la información y/o
conveniencia de cada investigador.
El método que se utilizo es el método de componentes principales. El método consiste en
estimar las puntuaciones factoriales Mediante las puntuaciones tipificadas de las k primeras
Componentes principales y la matriz de cargas factoriales mediante las correlaciones de las
variables originales con dicha Componente.
La tabla de Comunalidades, recoge ahora una estimación inicial de las Comunalidades de la
variable. Esta estimación se podría interpretar como si una variable está muy relacionada con
las restantes variables del análisis, tendera a compartir su información en un factor común,
la estimación inicial de la Comunalidad y la cantidad de varianza compartida, rara vez
coinciden.
Cabe destacar que el método de extracción que se aplicó para obtener las comunalidades, es
el método de componentes principales el cual ya habíamos profundizado anteriormente en el
documento. (Página 38)
110
Tabla 48
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Comunalidades
Nombre de la variable Inicial Extracción Nombre de la variable Inicial Extracción
1 La calidad en los alimentos
que consume 1.000 .490 12
Limpieza de los recipientes
(bandejas) en los que le
sirven los alimentos
1.000 .725
2 Variación del menú 1.000 .608 13
La seguridad respecto a la
preparación higiénica de
los alimentos
1.000 .625
3
El menú le parece
completo, en cuanto a los
elementos que podrían
conformar una comida
1.000 .687 14 La limpieza del local 1.000 .563
4 Porción de comida servida
en el comedor 1.000 .635 15
Limpieza donde se
procesan los alimentos 1.000 .591
5 Atención que brinda el
personal del comedor 1.000 .743 16
Limpieza y condiciones
fuera del comedor. 1.000 .592
6 Rapidez que el personal le
atiende 1.000 .636 17
Higiene y condiciones en
los exhibidores donde
mantienen la comida
1.000 .611
7 Trato de las personas que
sirven la comida 1.000 .721 18 Condiciones del mobiliario 1.000 .643
8 Tiempo de espera en la fila
antes de ser atendido 1.000 .679 19
Condiciones en los
recipientes de la comida 1.000 .674
9
La manera que el personal
responde a sus
interrogantes
1.000 .547 20
El área dentro del
comedor, es visualmente
atractiva, cómoda y fácil
de moverse dentro de ella
1.000 .646
10 El ambiente dentro del
comedor 1.000 .549 21
Ambiente que rodea al
personal del comedor,
considera que es adecuado
1.000 .701
11
Normas de higiene del
personal tomadas al
momento de servir los
alimentos
1.000 .688 22
Estado de los exhibidores
donde mantienen la
comida
1.000 .598
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
111
La tabla siguiente de comunalidades recoge una estimación inicial de las comunalidades de
las variables, la proporción de su varianza que puede ser explicada por el modelo factorial
obtenido. Si estudiamos las comunalidades de extracción, podemos analizar las variables que
se consideraron mal explicadas por el modelo factorial, o sea comunalidades menor que 0.6:
La calidad en los alimentos que consume
La manera que el personal responde a sus interrogantes
El ambiente dentro del comedor
La limpieza del local.
Limpieza donde se procesan los alimentos
Limpieza y condiciones fuera del comedor.
Estado de los exhibidores donde mantienen la comida
Después de haber observado las variables menor representadas a través de las comunalidades.
Se procedió a determinar la cantidad de factores que se retendrían de la siguiente manera.
3.3 Numero de factores a retener.
En este caso el criterio aplicado para la retención de los factores es el ¨Criterio de Kaiser¨
que excluye aquellos factores principales cuyos autovalores son bajos, es decir que se
excluyen los menores que la unidad. Así logramos determinar la retención de 5 factores que
representaran a las veintidós variables.
Tabla 49
Compon
ente
Autovalores iniciales Sumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracción
Suma de las saturaciones al
cuadrado de la rotación
Total % de la
varianza
%
acumulad
o
Total % de la
varianza
%
acumulado
Total % de la
varianza
%
acumulado
1 10.88 39.193 39.193 8.717 39.624 39.624 4.161 18.915 18.915
2 2.407 8.664 47.858 1.789 8.133 47.757 3.303 15.014 33.929
3 1.601 5.764 53.622 1.241 5.641 53.399 2.321 10.552 44.481
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
112
4 1.504 5.415 59.037 1.175 5.342 58.740 2.289 10.403 54.884
5 1.329 4.785 63.823 1.028 4.673 63.413 1.877 8.530 63.413
6 1.060 3.817 67.639
7 .966 3.478 71.117
8 .870 3.133 74.250
9 .816 2.939 77.189
10 .778 2.801 79.991
11 .736 2.651 82.642
12 .614 2.211 84.853
13 .584 2.101 86.954
14 .547 1.970 88.924
15 .508 1.830 90.754
16 .467 1.683 92.436
17 .414 1.492 93.928
18 .401 1.445 95.373
19 .360 1.295 96.668
20 .333 1.199 97.867
21 .315 1.133 99.000
22 .278 1.000 100.000
3.4 Criterio de porcentaje de varianza.
El criterio de porcentaje de varianza es una aproximación que se basa en obtener un
porcentaje acumulado especificado de la varianza total. No se ha definido un rango estable
para todas las aplicaciones. Sin embargo en las ciencias naturales, el procedimiento de
factores no debería ser detenido hasta que los factores extraídos cuenten por lo menos con un
95% de la varianza. Por contraste en las ciencias sociales, donde la información muchas veces
es menos precisa es normal considerar una solución que represente un 60% de las total como
satisfactoria.
En este caso observamos los resultados de las variables donde la varianza total está por
encima del 60%, (63.4%) para ser más exacto.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
113
3.5.1 Interpretación de los factores.
Para dar una interpretación de los factores, en primer lugar tenemos la matriz de factores no
rotada, nos interesa la mejor combinación lineal de variable esa combinación de variables
originales que cuenta con el mayor porcentaje de varianza de los datos. La Solución no rotada
puede no suministrar un patrón significativo de los pesos de las variables. Generalmente, la
rotación es frecuentemente deseable porque simplifica la estructura de factores y facilita la
interpretación.
Para dar una interpretación de los factores, en primer lugar el SPSS IBM V.S 22 nos brinda
la matriz de factores no rotada, nos interesa la mejor combinación lineal de variable esa
combinación de variables originales que cuenta con el mayor porcentaje de varianza de los
datos. La Solución no rotada puede no suministrar un patrón significativo de los pesos de las
variables.
Generalmente, la rotación es frecuentemente deseable porque simplifica la estructura de
factores y facilita la interpretación.
3.5.2 Rotación de factores.
Tabla 50
Matriz de componentes rotados
Bruta Reescalada
Componente Componente
1 2 3 4 5 1 2 3 4 5
La calidad en los
alimentos que
consume
.143 .261 .527 .218 .054 .155 .283 .571 .237 .059
Variación del menú .089 .212 .788 .073 -.046 .084 .200 .744 .069 -.043
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
114
El menú le parece
completo, en cuanto a
los elementos que
podrían conformar
una comida
.224 .132 .924 .123 .215 .187 .110 .773 .103 .179
Porción de comida
servida en el comedor .211 -.037 .776 .121 .613 .165 -.029 .607 .095 .479
Atención que brinda
el personal del
comedor
.252 .197 .261 .852 .428 .209 .164 .216 .707 .355
Rapidez que el
personal le atiende .292 .107 .122 .507 .732 .244 .090 .103 .425 .614
Trato de las personas
que sirven la comida .277 .270 .181 .947 .142 .224 .219 .146 .767 .115
Tiempo de espera en
la fila antes de ser
atendido
.116 .159 .101 .069 .915 .101 .139 .089 .060 .799
La manera que el
personal responde a
sus interrogantes
.115 .357 .333 .567 .504 .093 .291 .271 .461 .410
El ambiente dentro
del comedor .296 .689 .209 .319 .001 .261 .607 .184 .281 .001
Normas de higiene
del personal tomadas
al momento de servir
los alimentos
.297 .778 .261 .134 .045 .279 .730 .245 .126 .042
Limpieza de los
recipientes (bandejas)
en los que le sirven
los alimentos
.238 .929 .063 -.045 .278 .203 .790 .054 -.038 .236
La seguridad
respecto a la
preparación higiénica
de los alimentos
.209 .693 .209 .221 .125 .208 .689 .208 .219 .124
La limpieza del local .495 .522 .093 .291 .077 .473 .499 .089 .278 .074
Limpieza donde se
procesan los
alimentos
.445 .486 .124 .376 -.032 .444 .485 .124 .376 -.032
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
115
Limpieza fuera del
comedor .659 .135 .040 .545 -.148 .577 .118 .035 .477 -.129
Higiene en los
exhibidores donde
mantienen la comida
.650 .505 .040 .168 .118 .598 .465 .037 .155 .109
Condiciones del
mobiliario .821 .110 .324 .210 .027 .720 .096 .284 .184 .024
Condiciones en los
recipientes de la
comida
.747 .279 .103 .066 .339 .701 .262 .096 .062 .318
El área dentro del
comedor, es
visualmente atractiva,
cómoda y fácil de
moverse dentro de
ella
.831 .224 .202 .012 .245 .728 .196 .177 .011 .215
Ambiente que rodea
al personal del
comedor, considera
que es adecuado
.807 .254 .144 .187 .181 .753 .237p .135 .175 .169
Estado de los
exhibidores donde
mantienen la comida
.739 .345 .114 .224 .053 .669 .312 .103 .202 .048
Método de extracción: Análisis de componentes principales.
Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.
a. La rotación ha convergido en 7 iteraciones.
El análisis factorial de correlaciones de cierta cantidad variables determina grupos
homogéneos llamados factores, estos grupos son formados a partir de las correlaciones,
dichos factores se espera que estén descorrelacionados entre sí.
Podemos observar en esta matriz una clara agrupación de patrones donde prevalecen
variables que definen los factores. En este caso, las cargas factoriales de las variables
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
116
mostradas por la matriz factorial rotada tienen cierta lógica, algo que no nos daba la matriz
factorial no rotada.
Con estos datos presentados se forman los cinco (5) diferentes componente principales las
cuales son: F1, F2, F3, F4 y F5. Cada factor tiene agrupadas sus respectivas variables. En la
siguiente tabla se resumen las componentes resultantes con sus respectivas variables y el
nombre que hemos establecido a cada factor.
Tabla 51
Agrupamiento de variables e interpretación de los factores, según su carga factorial en la
matriz componentes rotada.
Número de
factor
Cantidad de
variables. Nombre del factor Variables que cargan al factor.
1 7 Var.
Condiciones del
inmobiliario y
estructura
Limpieza fuera del comedor
Higiene en los exhibidores donde
mantienen la comida
Condiciones del mobiliario
Condiciones en los recipientes de la
comida
El área dentro del comedor, es
visualmente atractiva, cómoda y fácil
de moverse dentro de ella
Ambiente que rodea al personal del
comedor, considera que es adecuado
Estado de los exhibidores donde
mantienen la comida
2 6 Var. Higiene.
El ambiente dentro del comedor
Normas de higiene del personal
tomadas al momento de servir los
alimentos
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
117
Limpieza de los recipientes (bandejas)
en los que le sirven los alimentos
La seguridad respecto a la preparación
higiénica de los alimentos
La limpieza del local
Limpieza donde se procesan los
alimentos
3 4 Var. Calidad de
alimentos
La calidad en los alimentos que
consume
Variación del menú
El menú le parece completo, en cuanto
a los elementos que podrían conformar
una comida
Porción de comida servida en el
comedor
4 3 Var.
Desarrollo y
atención del
personal.
Atención que brinda el personal del
comedor
Trato de las personas que sirven la
comida
La manera que el personal responde a
sus interrogantes
5 2 Var. Rapidez de
atención.
Rapidez que el personal le atiende
Tiempo de espera en la fila antes de ser
atendido
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
118
Se ha reducido las veintidós (22) variables originales en cinco (5) factores que representan
cinco bloques para el estudio de Valoración del servicio que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
Condiciones del inmobiliario y estructura
Higiene.
Calidad de alimentos.
Desarrollo y atención del personal.
Rapidez de atención.
De este modo identificamos los factores que influyen en la calidad del servicio para la
satisfacción de los becados internos y el personal administrativo.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
119
CAPITULO IV
4 Crear un indicador que valore la satisfacción del personal administrativo
y becados internos a través de los factores en estudio.
Después de haber obtenido los factores que influyen en la valoración del servicio, se
analizaron las puntuaciones de cada uno de los individuos. El software estadístico IBM V22
brindo dichas puntuaciones en la vista de datos para cada uno de las 5 nuevas variables
tipificadas creadas a partir de variables correlacionadas. A continuación ampliaremos un
poco el contexto de dichas puntuaciones para tener una idea clara.
4.1 Puntuaciones Factoriales.
Una vez alcanzada la solución factorial final al formar grupos homogéneos de variables, suele
resultar interesante obtener una estimación de las puntuaciones de los sujetos en cada uno de
los factores resultantes de la extracción a fin de valorar la situación relativa de cada sujeto en
esas dimensiones. Estas cantidades son después usadas para propósito de diagnóstico como
buenas salidas de análisis posteriores. Las posibilidades de analizar las puntuaciones
factoriales de los sujetos son muy variadas según lo que se pretenda:
Conocer qué sujetos son los más extremos en cuanto a la calificación de satisfacción,
es decir, la representación gráfica de las puntuaciones factoriales para cada par de
ejes factoriales puede ayudar a detectar casos atípicos.
Conocer dónde se ubican ciertos grupos o subcolectivos de la muestra (los jóvenes
frente a los mayores, los de clase alta frente a los de baja, los más católicos frente a
los no católicos, los de una provincia frente a los de otras provincias, etc.)
Conocer en qué factor sobresalen unos sujetos y en qué factor no, etc.
Estas puntuaciones surgen por cada componente principal a través de una combinación lineal
con cada variable y así de esta manera formar las nuevas variables, en este caso se aplicó el
método de regresión.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
120
Método de Regresión para la construcción de las puntuaciones.
Existen varios métodos para la estimación de las puntuaciones factoriales entre ellos de
Barlett, Anderson-Rubin y el que está por defecto en el IBM SPSS Statistics V22 el método
de regresión, que es el de uso más generalizada. De los tres anteriores métodos mencionados
usaremos el método de ¨regresión¨ para estimar F por el método de los mínimos cuadrados:
�̂� = (𝐴′𝐴)−1𝐴′𝑋
El Método de Regresión da lugar a puntuaciones con máxima correlación con las
puntuaciones teóricas. Sin embargo, el estimador no es insesgado, ni unívoco y, en caso de
que los factores sean ortogonales, puede dar lugar a puntuaciones correladas.
Las propiedades deseables que verificasen los factores estimados son:
Cada factor estimado presente una correlación alta con el verdadero factor.
Los factores estimados sean estimadores insesgados de los verdaderos factores.
Cada factor estimado tenga correlación nula con los demás factores verdaderos.
Los factores estimados son incorrelados dos a dos (mutuamente ortogonales si son
ortogonales).
El Análisis Factorial es en ocasiones un paso previo a otros análisis, como en este caso
aplicaremos Análisis Clusters o de Conglomerado para la agrupación de individuos, en los
que se sustituye el conjunto de variables originales por los factores obtenidos. Por ello, es
necesario conocer los valores que toman los factores en cada observación.
Conglomerados de K-medias.
Se eligió uno de los dos métodos disponibles para clasificar los casos: la actualización de los
centros de los conglomerados de forma iterativa o sólo la clasificación. Asimismo,
guardamos la pertenencia a los conglomerados, información de la distancia y los centros de
los conglomerados finales. También se especificó una variable cuyos valores sean utilizados
para etiquetar los resultados por casos, esto lo podemos observar en la vista de datos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
121
El proceso de funcionamiento de este método fue el siguiente:
El proceso fue aplicado a cada uno de las nuevas variables que fueron formadas a partir del
AFC, particionado inicialmente los datos en dos conglomerados para satisfacer la necesidad
de agrupar las puntuaciones negativas como insatisfechas y las positivas como satisfechas.
Calculando posteriormente el centroide de cada uno de estos conglomerados. Esta partición
inicial comienza con los casos más alejados entre sí, a como aparece en la teoría
anteriormente expuesta en la página 50 – 54.
Tablas 52-56
Centros iniciales de los conglomerados
Conglomerado
1 2
Condiciones del
inmobiliario y
estructura 2.54377 -3.08654
Centros iniciales de los conglomerados
Conglomerado
1 2
Higiene. 3.06500 -3.00913
Centros iniciales de los conglomerados
Conglomerado
1 2
Calidad de alimentos 2.59028 -3.31149
Centros de conglomerados iniciales: Primera estimación de las medias de las variables para
cada uno de los conglomerados. Por defecto se selecciona entre los datos un número de casos
debidamente espaciados igual al número de conglomerados. Los centros iniciales de los
Centros iniciales de los conglomerados
Conglomerado
1 2
Desarrollo y atención
del personal. -2.23560 2.35932
Centros iniciales de los conglomerados
Conglomerado
1 2
Rapidez de atención -2.54351 3.12435
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
122
conglomerados se utilizan como criterio para una primera clasificación y, a partir de ahí, se
van actualizando.
Lo siguiente que se efectuó fue reasignar cada caso al agrupamiento más cercano, aquel cuya
distancia al centro de gravedad del conglomerado sea menor. El análisis de k- medias forma
parte de los métodos de reasignación, un caso asignado a un conglomerado en una
determinada iteración puede ser reasignado a otro caso en una iteración posterior.
Los nuevos centroides pasaron por un proceso de iteración hasta que ninguna reasignación
de un caso a un nuevo cluster permitiera reducir más la distancia entre los individuos dentro
de cada agrupamiento, ni aumentar la distancia entre los distintos clusters. A continuación
observaremos la tabla de iteraciones para el primer factor al que sometimos a este proceso.
Tabla 57
Historial de iteraciones en el factor ¨Condiciones del inmobiliario y estructura¨
Iteración Cambio en los centros de los conglomerados
1 2
1 1.908 2.087
2 .042 .052
3 .016 .019
4 .005 .007
5 .000 .000 a. Se ha logrado la convergencia debido a que los centros de los conglomerados no presentan ningún cambio o éste es pequeño. El cambio
máximo de coordenadas absolutas para cualquier centro es de .000. La iteración actual es 5. La distancia mínima entre los centros iniciales
es de 5.630.
Tabla 58
Historial de iteraciones en el factor ¨Higiene¨
Iteración Cambio en los centros de los conglomerados
1 2
1 2.240 2.246
2 .000 .000 a. Se ha logrado la convergencia debido a que los centros de los conglomerados no presentan ningún cambio o éste es pequeño. El cambio
máximo de coordenadas absolutas para cualquier centro es de .000. La iteración actual es 2. La distancia mínima entre los centros iniciales
es de 6.074.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
123
Tabla 59
Historial de iteraciones en el factor ¨Calidad de alimentos¨
Iteración Cambio en los centros de los conglomerados
1 2
1 2.007 2.228
2 .045 .065
3 .041 .055
4 .048 .057
5 .022 .024
6 .022 .024
7 .006 .006
8 .005 .006
9 .000 .000 a. Se ha logrado la convergencia debido a que los centros de los conglomerados no presentan ningún cambio o éste es pequeño. El cambio
máximo de coordenadas absolutas para cualquier centro es de .000. La iteración actual es 9. La distancia mínima entre los centros iniciales
es de 5.902.
Tabla 60
Historial de iteraciones en el factor ¨Desarrollo de los trabajadores y la atención
brindada¨.
Iteración Cambio en los centros de los conglomerados
1 2
1 1.487 1.490
2 .000 .000 a. Se ha logrado la convergencia debido a que los centros de los conglomerados no presentan ningún cambio o éste es pequeño. El cambio
máximo de coordenadas absolutas para cualquier centro es de .000. La iteración actual es 2. La distancia mínima entre los centros iniciales
es de 4.595.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
124
Tabla 61
Historial de iteraciones en el factor ¨Rapidez de atención¨.
Iteración
Cambio en los centros de los conglomerados
1 2
1 1.976 2.053
2 .009 .016
3 .009 .016
4 .014 .023
5 .024 .036
6 .029 .041
7 .025 .032
8 .020 .025
9 .016 .018
10 .005 .006 a. Se han detenido las iteraciones debido a que se ha alcanzado el número máximo de iteraciones. Las iteraciones no han logrado la
convergencia. El cambio máximo de coordenadas absolutas para cualquier centro es de .006. La iteración actual es 10. La distancia mínima
entre los centros iniciales es de 5.668.
Se pudo haber solicitado los estadísticos F de los análisis de varianza de cada uno de los
factores. Aunque estos estadísticos son oportunistas (ya que el procedimiento trata de formar
grupos que de hecho difieran), el tamaño relativo de los estadísticos proporciona información
acerca de la contribución de cada variable a la separación de los grupos.
La implementación del análisis de conglomerado no jerárquico de K-medias nos permitió
identificar el porcentaje de clientes que calificaron bien la calidad del servicio contra los que
tuvieron ciertas desaprobaciones, esto se efectuó para cada una de las nuevas variables de las
cuales a continuación tendremos un análisis descriptivos de cada conglomerado de los 5
factores que influyen en la valoración del servicio de alimentación.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
125
Las tablas siguientes nos muestran un debido análisis descriptivo de los conglomerados
resultantes de cada una de las puntuaciones factoriales analizadas.
Condiciones del inmobiliario y estructura
En esta primera tabla tendríamos el análisis de las puntuaciones del factor Condiciones del
inmobiliario y estructura, del cual se obtuvieron dos grupos, uno de esos conglomerados
se nombró ¨satisfechos¨ debido a que las puntuaciones que aportan a esté son en su mayoría
positivas. El software determina el valor 0.69848 como centro de este grupo y para el
conglomerado de ¨insatisfecho¨ un valor medio negativo de -0.92177. Una vez que se tienen
los centroide de cada clusters se calcula la distancia de cada individuó a cada centro de
conglomerado y se asigna aquel cuya distancia euclídea al centroide del conglomerado sea
menos lejana.
Conocido los centros de los conglomerados, es interesante conocer el grado de diferencia
entre ellos considerando la distancia entre los centroide. El método k-media utiliza la
distancia euclídea para calcular la distancia entre los centros de los conglomerados finales
cuyo valor es de 1.62.
La aplicación de un método de clasificación surge en este estudio para determinar la cantidad
de usuarios satisfechos he insatisfechos. La tabla siguiente nos brinda información sobre
estos conglomerados. Del grupo denominado insatisfechos se obtiene un 43.1% del total de
usuarios de comedor central de la UNAN-Managua y en satisfechos se aglomera un total de
161 personas equivalente a un 56.9%, destacando que hay más usuarios satisfechos con las
condiciones del inmobiliario y estructura.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
126
Tabla 62
Higiene
El resultado por el software determina como centro del conglomerado satisfechos el valor
0.82523 y para el grupo de insatisfechos -0.76348, la distancia entre los centros de cada
conglomerado es de 1.589
El recuadro siguiente brinda también el número de casos por conglomerados de los cuales
136 usuarios del comedor central de Unan-Managua están satisfechos con la higiene,
representando esto una menor parte con 48.1% y siendo una mayor los que expresan su
insatisfacción con un 51.9%.
Características de los conglomerados ¨Condiciones del inmobiliario y estructura¨.
Centros de los conglomerados
finales
Distancias entre los centros de los
conglomerados finales
Número de casos en cada
conglomerado
Factor 1
Conglomerado Satisfecho Insatisfecho Frecuencia Porcentaje
Satisfecho Insatisfecho Satisfecho 0 1.620 161 56.9%
.69848 -.92177 Insatisfecho 1.620 122 43.1%
Total 283 100.0%
Tabla 63
Características de los conglomerados ¨Higiene¨.
Centros de los conglomerados
finales
Distancias entre los centros de los
conglomerados finales
Número de casos en cada
conglomerado
Factor
2
Conglomerado Satisfecho Insatisfecho Frecuencia Porcentaje
Satisfecho Insatisfecho Satisfecho
1.589 136 48.1%
.82523 -.76348 Insatisfecho 1.589
147 51.9%
Total 283 100.0%
Los casos están representados de manera visual en el ANEXO del documento. Plasmando mediante un diagrama de
dispersión simple, donde se puede observar que no hay traslapes de casos entre los grupos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
127
Calidad de alimentos.
Conocer los centroides finales de los conglomerados es de vital importancia porque a
partir de aquí se distribuyen las unidades según su distancia al centro más cercano, el
centro del primer conglomerado al cual representa a satisfechos toma como foco 0.77147
y para el grupo de insatisfechos -0.84576, la distancia entre los centros de cada
conglomerado es de 1.617
Los resultados muestran que existe mayor porcentaje de parte de las personas que
satisfechas con la calidad de los alimentos siendo 52.3%, por otro lado las personas
insatisfechas son un porcentaje menor de 47.7%.
Desarrollo de los trabajadores y la atención brindada.
El programa estadístico determina el valor 0.86900 como centro del grupo de usuarios
satisfechos y para el conglomerado de ¨insatisfecho¨ un valor medio negativo de –
0.74894. Una vez que se tienen los centroide de cada clusters se calcula la distancia de
cada individuó a cada centro de conglomerado para la atribución de los casos a los grupos.
Tabla 64
Características de los conglomerados ¨Calidad de alimentos¨.
Centros de los conglomerados
finales
Distancias entre los centros de los
conglomerados finales
Número de casos en cada
conglomerado
Factor
3
Conglomerado Satisfecho Insatisfecho Frecuencia Porcentaje
Satisfecho Insatisfecho Satisfecho
1.617 148 52.3%
.77147 -.84576 Insatisfecho 1.617
135 47.7%
Total 283 100.0%
Los casos están representados de manera visual en el ANEXO del documento. Plasmando mediante un diagrama de
dispersión simple, donde se puede observar que no hay traslapes de casos entre los grupos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
128
EL desarrollo de los trabajadores y la atención brindada es de una percepción
insatisfactoria en su mayoría con un 53.7% y el complemento son los casos que están en
el grupo de apreciación satisfactoria con un 46.3%.
Tabla 65
Rapidez de atención.
La salida de tablas por el software determina como centro del conglomerado satisfechos el
valor 0.85146 y para el grupo de insatisfechos -0.72346, la distancia entre los centros de cada
conglomerado es de 1.575.
Uno de los factores en los cuales se tiene una precepción negativa es la rapidez de atención.
El conglomerado de insatisfacción está representado por un 54.1% de la población y el grupo
de satisfecho posee un 45.9% del total.
Características de los conglomerados ¨Desarrollo de los trabajadores y la atención
brindada¨.
Centros de los conglomerados
finales
Distancias entre los centros de los
conglomerados finales
Número de casos en cada
conglomerado
Factor
4
Conglomerado Satisfecho Insatisfecho Frecuencia Porcentaje
Insatisfecho Satisfecho Satisfecho
1.618 131 46.3%
-.74894 .86900 Insatisfecho 1.618
152 53.7%
Total 283 100.0%
Los casos están representados de manera visual en el ANEXO del documento. Plasmando mediante un diagrama de
dispersión simple, donde se puede observar que no hay traslapes de casos entre los grupos.
Resultados y
Análisis.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
129
Tabla 66
De esta manera hemos creado indicadores porcentuales que valoran de manera clara la
satisfacción del personal administrativo y becados internos a través de las puntuaciones de
los factores formados por el Análisis factorial de Correlaciones.
Características de los conglomerados ¨Rapidez de atención¨.
Centros de los conglomerados
finales
Distancias entre los centros de los
conglomerados finales
Número de casos en cada
conglomerado
Factor
5
Conglomerado Satisfecho Insatisfecho Frecuencia Porcentaje
Insatisfecho Satisfecho Satisfecho
1.575 130 45.9%
-.72346 .85146 Insatisfecho 1.575
153 54.1%
Total 283 100.0%
Los casos están representados de manera visual en el ANEXO del documento. Plasmando mediante un diagrama de
dispersión simple, donde se puede observar que no hay traslapes de casos entre los grupos.
Discusión de
resultado.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
130
DISCUCIÓN DE LOS RESULTADOS
Uno de los aspectos importantes en este estudio, es que se logró obtener diferentes puntos de
vistas de los usuarios que se alimentan en el Comedor Central de la UNAN-Managua.
De las personas encuestadas el 52.3% corresponde al género femenino, teniendo este una
mayor representación en la muestra (𝑣é𝑎𝑠𝑒 𝑇𝑎𝑏𝑙𝑎 1). El 50% tienen una edad superior a
los 21 años y el resto está por debajo de esta edad, con un mínimo de 16 y con máximo de
65 años. Esto se debe a que además que se entrevistó a los estudiantes internos también, se
tomó en cuenta el personal que labora en áreas administrativas.
También se obtuvieron resultados, que el 55.5% del personal proviene de la zona del
pacifico, se puede decir, que esto se debe a la cercanía entre los departamentos con la cuidad
capital que es relativamente más accesible en cuanto a distancia, en comparación con la
región del atlántico donde se encuentran las dos regiones autónomas.
Unas de las características más evidentes es que las personas que se alimentan en el comedor
central de la UNAN-Managua, el 83.4% son personas solteras, de estas el 71.7%, son
estudiantes internos, la cual la mayoría está en edad joven debido a que su principal propósito
es culminar sus estudios. Además el 76% del total de personas aún no han culminados su
carrera.
En cuanto al consumo de ciertos alimentos se puede notar que la región del Pacifico consume
normalmente productos alimenticios como: Plátano, queso, pan, tortillas, y mariscos esto se
debe a que hay ciertos departamentos dedicados en gran manera a la cosecha y consumo de
estos productos, tal es el caso del departamento de Rivas dedicado al cultivo de plátano y
lugares costeros de esta región se dedican a la pesca marítima, el comercio de estos mariscos
es una alternativa o medio de subsistencia económica de muchas familias que viven en estas
zonas costeras. Entre tanto en la región Central, algunos de los productos de mayor consumo
son el café, que tienen una alta producción en el departamento de Matagalpa y mayor aun en
el departamento de Jinotega, por tener climas muy favorables para el cultivo de éste. En los
departamentos de Boaco y Chontales se consume principalmente la cuajada y crema
Discusión de
resultado.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
131
derivadas de la leche, ya que es una de las principales zonas ganaderas y unos de sus mayores
ingresos económicos. Por otra parte, la región Caribeña o Atlántico, tiene un alto consumo
de yuca, en esta región del la cosecha o siembra de yuca es muy ventajosa ya que el invierno
tiende a ser más tardío que el verano (𝑣é𝑎𝑠𝑒 𝐺𝑟𝑎𝑓𝑖𝑐𝑎 3).
Para tener una mejor base de lo anterior, se realizaron prueba de independencia en el consumo
de los productos mencionados anteriormente con las tres regiones del país, donde se pudo
observar que el consumo de cada uno de los productos depende de la región de donde proceda
el personal encuestado, como por ejemplo: En la región Central se consume productos
derivados de la leche ya que la actividad ganadera es muy relevante en departamentos como
Chontales, Matagalpa y Boaco por mencionar algunos, en la región del Pacifico se consume
el plátano que se cosecha principalmente en el departamento de Rivas y la región del
Atlántico la pesca de mariscos por su ubicación aledaña al mar. Entonces, dichas pruebas de
independencia entre el consumo de estos productos y la región de procedencia del personal
entrevistado están vinculados, es decir el consumo de cada producto tiene una dependencia
con las regiones del país (𝑣é𝑎𝑠𝑒 𝑇𝑎𝑏𝑙𝑎 16 − 25).
De la tabla 27 - 48 se determinó la opinión descriptivamente de los usuarios del comedor
central de la UNAN-Managua. En estas tablas podemos encontrar información de la
frecuencia de respuesta por variable, porcentaje por casilla y posteriormente un análisis
donde nos indica el comportamiento de cada variable y cuan satisfechos estaban los usuarios.
Determino el Alfa de Cronbach como estadístico de fiabilidad, en la tabla 49 de resultados
establece que la correlación interna de las 22 variables es adecuada con un valor de 0.924 lo
que se considera muy bueno para el método que se desarrolló denominado, AFC para la
reducción de la dimensión.
Se aplicó la técnica para la reducción de la dimensión, de la tabla 50 - 51 están los resultados
de los supuestos del AFC, como es la correlación a través del determinante de la matriz de
correlación y en la tabla 51 la prueba de Bartlett donde se rechazó la hipótesis nula y se
concluyó que existe correlación entre las variables, esta misma tabla nos brinda el estadístico
Discusión de
resultado.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
132
KMO que con un 0.927 indica que la muestra es adecuada para aplicar el modelo factorial
cumpliendo así con los supuestos del mismo.
Se redujo la dimensión sustrayendo la comunalidad de cada una de las variables, o sea, que
tan explicada están por el modelo, resaltando que 4 de las 22 variables tienen comunalidades
bajas, inferiores a 0,6.
La tabla 53 nos brinda información acerca de la cantidad de factores a retener, esto se hizo a
través del criterio de Keiser, reduciendo a 5 los factores y acumulando un 63.413% de la
varianza total.
Para determinar el nombre asignado a cada uno de los factores, utilizamos la tabla 54, esta
es la matriz de componentes rotados donde cada columna es un factor y cada fila es la carga
de la variable en cada factor, las variables se agruparon a través de su carga en el factor y así
interpretamos el nombre del grupo, homogéneo dentro si y heterogéneo entre sí, donde
definimos los siguientes nombres para los factores: Condiciones del inmobiliario y
estructura, Higiene, Calidad de alimentos, Desarrollo de los trabajadores y atención brindada,
Rapidez de atención.
Observando el comportamiento de los factores de manera descriptiva, las condiciones del
inmobiliario y estructura está representada positivamente con un 56.9% siendo mayormente
la calificación satisfactoria, pero aun así, no deja de tener importancia el grado de
insatisfacción ya que este es representativo y porcentualmente la diferencia de estas dos
cualificaciones no es significativamente grande.
Tomando en cuenta otro factor como es la higiene, los usuarios en su mayoría están
insatisfechos representando casi un 52% y el 48% satisfecho, resaltando que no hay mucha
diferencia entre ambos grupos de comensales. Al igual que en el factor de calidad de
alimentos, existe una diferencia mínima pero en este caso los que predominan son los
usuarios del grupo que se denomina satisfecho con un 52.3% y en el caso de los insatisfechos
un 47.7%.
Discusión de
resultado.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
133
El desarrollo de los trabajadores y la atención brindada fue catalogada por un 53.7% del total
de usuarios como insatisfecha y con un 46.3% el grupo de personas satisfechas, este factor
es muy importante en la calidad del servicio ya que se basa en las relaciones humanas entre
los trabajadores y usuarios. Otro de los elemento de importancia es la rapidez de atención, en
este sobresalen los comensales insatisfechos siendo una mayor parte con 54.1% del total y
los satisfechos un 45.9% del personal administrativo y alumnos internos que hacen uso del
comedor.
De esta manera, a través del análisis de conglomerados, se logró obtener 2 grupos no
traslapados de cada una de las puntuaciones por cada factor, pudiendo obtener indicadores
de cada uno de los elementos que influyen en la valoración del servicio brindado por parte
del comedor central de la UNAN-Managua, destacando que 3 de 5 factores están siendo
percibidos negativamente, lo que se considera que el servicio está teniendo dificultades
mayormente en la higiene percibida, el desarrollo de los trabajadores, la rapidez y la atención
brindada. Cabe destacar que los otros dos elementos se percibieron positivamente estos son:
La calidad de los alimentos y las condiciones del inmobiliario y estructura.
Conclusiones.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
134
CONCLUSIONES
Este fragmento tiene el propósito de definir claramente los hallazgos relevantes de la presente
investigación enfocada en la valoración del servicio al cliente, a continuación detallamos
conclusiones de esta tesis:
1- Entre las características sociodemográficas principales que presentaron los
estudiantes becados internos y el personal administrativo, se destaca que la mitad de
las personas involucradas en el estudio tienen una edad superior a los 21 años de edad,
teniendo un rango de edades entre 16 y 65 años. Destacando también que existe una
mayoría de usuarios procedentes de la zona urbana y por lo tanto una menor parte de
la zona rural.
2- En general, se establecieron alimentos que básicamente se consumen en las diversas
regiones destacando que existe una dependencia en cuanto a la procedencia de los
becados internos y el personal administrativo. Las asociaciones se determinaron
claramente a partir de una técnica multivariante ACM, el cual gráficamente asoció:
El Pacífico: El consumo habitual de plátano, tortilla, queso y pan; la región Central:
El consumo de café, crema, leche y cuajada; En el Atlántico: Los mariscos y yuca
que habitualmente se consumen.
3- La rapidez con la que el personal atiende a los comensales, está siendo percibida de
manera negativa los usuarios, esto resulto del análisis descriptivo de la variables, lo
que afecta directamente a personas que poseen límites para sus tiempos de comida,
ya sea de trabajo o de clases en muchos casos. Las normas de higiene del personal en
el momento de servir los alimentos está siendo percibida de una manera positiva por
una mayoría.
Conclusiones.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
135
4- En cuanto a las relaciones de tipo multivariado para las variables principales de
consumo, se determinaron factores a través del AFC, el cual influyen en la valoración
del servicio del comedor central de la UNAN-Managua. Primero: Condiciones del
inmobiliario y estructura, a este contribuyen 7 variables en total. Segundo: Higiene,
cargando para este factor 6 variables. Tercero: Calidad de alimentos, agrupando 4
variables. Cuarto: Desarrollo de los trabajadores y la atención brindada, aportando
para este factor 3 variables. Quinto: Rapidez de atención, a este último se le atribuyen
2 variables.
5- De manera general a través del análisis de conglomerado se logra obtener indicadores
de cada uno de los factores, destacando que 3 de 5 factores están siendo percibidos
negativamente, lo que se considera que el servicio está teniendo dificultades
mayormente en la higiene, el desarrollo de los trabajadores, la atención brindada y la
rapidez de atención. Resaltando que los otros dos elementos se apreciaron
positivamente, que son las componentes: La calidad de los alimentos y las
condiciones del inmobiliario y estructura.
Recomendaciones
.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
136
RECOMENDACIONES
Basando en los resultados de la presente investigación, se propusieron las siguientes
recomendaciones:
1. Según los resultados, los hábitos alimenticios varían según la región de procedencia,
por lo que se sugiere al encargado de la planificación del menú del comedor central
de la UNAN-Managua que existan una mayor variabilidad en la preparación de
comidas.
2. Impulsar un estudio del proceso para determinar fallas en el sistema, con la finalidad
de reducir las colas, los tiempos de atención de una manera significativa y la
insatisfacción en los becados internos y personal administrativo de la UNAN-
Managua.
3. Implementar un plan para mejorar la visualización dentro del comedor, el ambiente,
la limpieza donde se procesan los alimentos, y la capacitación continua del personal
en la manipulación de los alimentos a la hora de su preparación.
4. Aumentar la beligerancia en los servidores para obtener un óptimo desempeño en la
calidad del servicio de atención a los becados internos y personal administrativo, y
capacitar continuamente a los trabajadores del comedor central de la UNAN-
Managua para mejorar las relaciones humanas entre los empleados y los usuarios.
Bibliografía.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
137
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Anexos.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
139
ANEXOS
Somos estudiantes del último año de la carrera de Licenciatura en Estadística de la Universidad Nacional
Autónoma de Nicaragua. El propósito de la siguiente encuesta ANÓNIMA es determinar la satisfacción de los
usuarios que se alimentan en el comedor central de la UNAN-Managua, por tanto agradeceremos su
colaboración.
Datos generales:
Edad: ______ Sexo: F ( ) M ( ) Cód. Tarjeta: _____________
Departamento de Procedencia: _______________________ E. Civil: _____________
Zona: Urbano ( ) Rural ( ) Nivel Académico:
Para cada uno de los Ítems y preguntas, diga el nivel de Satisfacción que considere, siendo el número 5 el
puntaje más alto de satisfacción y 1 el valor más bajo de insatisfacción.
1. En la Calidad y Servicio que le brindan, está satisfecho con: 1 2 3 4 5
La calidad en los alimentos que consume
Variación del menú
El menú le parece completo, en cuanto a los elementos que podrían conformar una
comida
Porción de comida servida en el comedor
Atención que brinda el personal del comedor
Rapidez que el personal le atiende
Trato de las personas que sirven la comida
Tiempo de espera en la fila antes de ser atendido
La manera que el personal responde a sus interrogantes
UNIVERSIDAD NACIONAL AUTÓNOMA DE NICARAGUA, MANAGUA RECINTO UNIVERSITATIO “RUBEN DARIO”
FACULTAD DE CIENCIA E INGENIERIAS CARRERA DE LICENCIATURA EN ESTADISTICA
Anexos.
Valoración de parte de los usuarios del servicio de
alimentación que brinda el comedor central de la
UNAN-Managua.
140
1. ¿Cuánto tiempo promedio espera en la fila, antes de ser atendido? ________ 2. ¿Cuánto cree usted que sería adecuado esperar? ________
3. ¿Cuál es la comida que tradicionalmente se come en su lugar de procedencia?
Plátano ( ) Tortilla ( ) Mariscos o pescado ( ) Café ( ) Pan ( ) Queso ( ) Cuajada ( )
Crema ( ) Leche ( ) Yuca ( ) Otro ( )
2. Según la Higiene percibida está satisfecho con: 1 2 3 4 5
4. El ambiente dentro del comedor
5. Normas de higiene del personal tomadas al momento de servir los alimentos
6. Limpieza de los recipientes (bandejas) en los que le sirven los alimentos
7. La seguridad respecto a la preparación higiénica de los alimentos
8. La limpieza del local
9. Limpieza donde se procesan los alimentos
10. Limpieza fuera del comedor
11. Higiene en los exhibidores donde mantienen la comida
I. 3. En la valoración de la Infraestructura y mobiliario, está satisfecho con: 1 2 3 4 5
12. Condiciones del mobiliario
13. Condiciones en los recipientes de la comida
14. El área dentro del comedor, es visualmente atractiva, cómoda y fácil de moverse dentro de ella
15. Ambiente que rodea al personal del comedor, considera que es adecuado
16. Estado de los exhibidores donde mantienen la comida
Anexos. GRAFICAS DE CASOS POR CONGLOMERADO
PARA CADA UNO DE LOS FACTORES
141
142
143